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Hanlp等七种优秀的开源中文分词库推荐

中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词。 纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用。 1、HanLP —— 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 HanLP提供下列功能: l 中文分词 l HMM-Bigram(速度与精度最佳平衡;一百兆内存) l 最短路分词、N-最短路分词 l 由字构词(侧重精度,可识别新词;适合NLP任务) l 感知机分词、CRF分词 l 词典分词(侧重速度,每秒数千万字符;省内存) l 极速词典分词 l 所有分词器都支持: l 索引全切分模式 l 用户自定义词典 l 兼容繁体中文 l 训练用户自己的领域模型 l 词性标注 l HMM词性标注(速度快) l 感知机...

NLP学习------HanLP使用实验

在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的,最后结果是只有60几个词不在词向量里,其中大部分为名词,还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词,所有这些词也只出现一次,这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤,因为此后模型会用到词向量,如果未出现词过多,会影响词向量效果。 问题:不过最后HANLP分词影响了实验判断结果,准确率从93%(jieba分词,同模型同参数)下降到90%。 实验:使用HanLP分词1 1,前期准备,(环境ubuntu,python3)安装JAVA-10[3](hanlp是JAVA开发的,即使使用python调用pyhanlp需要借助java),jpype(python中虚拟java环境),hanlp(开源中文处理工具,不只是分词还有各种工具),hanlp的roo...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。