NLP自然语言处理中英文分词工具集锦与基本使用介绍-低调大师

NLP自然语言处理中英文分词工具集锦与基本使用介绍

2019-05-30 812

一、中文分词工具
（1）Jieba

（2
）snowNLP分词工具

（
3）thulac分词工具

（
4）pynlpir 分词工具

（5）StanfordCoreNLP分词工具
1.from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
2.with StanfordCoreNLP(r'E:UsersEternal SunPycharmProjects1venvLibstanford-corenlp-full-2018-10-05', lang='zh') as nlp:

print("stanfordcorenlp分词：n",nlp.word_tokenize(Chinese))
（6）Hanlp分词工具

分词结果如下：

二、英文分词工具

NLTK：

二者之间的区别在于，如果先分句再分词，那么将保留句子的独立性，即生成结果是一个二维列表，而对于直接分词来说，生成的是一个直接的一维列表，结果如下：

SpaCy：

StanfordCoreNLP：

分词结果

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语音识别（ASR）基础介绍第三篇——经典做法及术语概念

上一章介绍了万金油特征MFCC，相当于数据的输入已经确定了。本章尽可能的介绍经典asr做法。其中涉及到的各种概念和思考，了解了之后，和相关专业的人交流，大概就不再迷茫了:D 传统方法也可以按声学模型和语言学模型的方式来划分。声学模型主要的职责是，把一段音频处理成类似拼音的形式，然后交给语言模型来猜: 能够发这些音的单词，怎么组合起来更常见一些。然后找到最可能的组合，便是asr的结果了。本章介绍的，其实是下图左侧的部分。一、术语定义介绍一个概念前，首先要把它依赖的术语说明白，其实asr领域的术语定义并不复杂，反而非常符合直观感觉。换句话说，定义基本是一眼就明白意思并且觉得没有毛病的样子。上图右侧是传统模型的大致处理流程。里面用到的术语基本都在左侧介绍了。架构解释了整体的处理逻辑：已知一句话中的一系列单词W ，在MFCC发

2019-05-30

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2019-06-03

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