我们在使用hanlp词典进行分词的时候，难免会出现分词不准确的情况，原因是由于内置词典中并没有收录当前的这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作，下面我们就看一下具体的步骤...位于D:\hnlp\hanlp_code\hanlp\data\dictionary\custom也就是Hanlp安装包中的data\dictionary\custom下目录 图1.png 2、将未登录词以词名...，词性，词频的格式添加到文件中（句首或者句尾都可以） 图2.png 3、将字典的同名bin文件删除掉 执行文件时读取的是bin文件，必须删掉后等下次执行时重新生成，新字典才发挥作用 图3.png
封面.jpg 在使用Hanlp词典进行分词的时候，会出现分词不准的情况，原因是内置词典中并没有收录当前这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作呢，下面我们来看一下...： 一，在Hanlp词典中添加未登录词 1.找到hanlp内置词典目录 位于D:\hnlp\hanlp_code\hanlp\data\dictionary\custom 也就是Hanlp安装包中的data...\dictionary\custom下目录 图1.png 2.将未登录词以词名，词性，词频的格式添加到文件中（句首或者句尾都可以） 图2.png 3.将字典的同名bin文件删除掉 执行文件时读取的是
1:形式语言 2:自动机 3:NLP基本介绍 4:什么是语言模型 5:N-Gram介绍 6:语言模型的应用 7:语言模型的性能评估 8:什么是数据平滑 9:有哪些数据平滑的方法 10:自适应方法介绍 11...21:HTK软件 22:什么是熵 23:最大熵模型 24:实现最大熵模型的软件 25:最大熵马尔科夫模型 26:条件随机场模型 27:最大熵与CRF应用 28:CRF++软件 29:命名实体识别 30:未登录词处理方法汇总...31:词性标注 32;文本分类 文本重排 33:文本表示,文本特征选取与权重计算,词向量 34:分类器设计 35:分类器性能评测 36:LDA与pLSA 37:情感分析 38:应用案例 最近发现有几本参考书
当前也没有比较好的一体化解决方案，而且中文分词普遍存在歧义和未登录词的难题。...二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。 ?...并通过非监督方法构建词表，实现对特定领域的未标注文本的利用，进而提升对未登录词的识别。 例如，在“部分居民生活水平”这句话中，到底有多少可能成为词的组块？...研究人员提出了打标签的方式，通过给每一个字打词首、词尾、词中的标签，不再需要构建词典，大幅度提升了未登录词的召回效果。...“在很多情况下，我们要需要进行跨领域的实验，跨领域的实验往往面对目标领域没有数据，或数据没有标注等情况，我们的模型能够有效提升目标领域未登录词的召回率。”
另外，在词性标注方面，TwASP模型同样刷新了成绩。 ? 中文分词的SOTA 中文分词目的是在中文的字序列中插入分隔符，将其切分为词。...二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。...并通过非监督方法构建词表，实现对特定领域的未标注文本的利用，进而提升对未登录词的识别。 例如，在“部分居民生活水平”这句话中，到底有多少可能成为词的组块？...中文分词和词性标注是两个不同的任务。词性标注是在已经切分好的文本中，给每一个词标注其所属的词类，例如动词、名词、代词、形容词。词性标注对后续的句子理解有重要的作用。...但由于“报告书”本身也是一个常见词，一般的工具可能会将其标注为“报告书_NN”。 ? △ 利用句法知识进行正确的词性标注 句法标注本身需要大量的时间和人力成本。
，尤其在工业场景对分词有非常直接的诉求，但当前没有比较好的一体化解决方案，而且中文分词普遍存在歧义和未登录词的难题。...二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。...并通过非监督方法构建词表，实现对特定领域的未标注文本的利用，进而提升对未登录词的识别。 例如，在“部分居民生活水平”这句话中，到底有多少可能成为词的组块？...中文分词和词性标注是两个不同的任务。词性标注是在已经切分好的文本中，给每一个词标注其所属的词类，例如动词、名词、代词、形容词。词性标注对后续的句子理解有重要的作用。...研究人员提出了打标签的方式，通过给每一个字打词首、词尾、词中的标签，不再需要构建词典，大幅度提升了未登录词的召回效果。
HMM模型识别未登录词的算法简介 在前面已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词，但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中，jieba分词一样可以分词，那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢...3 源码分析 jieba分词中HMM模型识别未登录词的源码目录在jieba/finalseg/下， __init__.py 实现了HMM模型识别未登录词； prob_start.py 存储了已经训练好的...其中，基于隐马尔科夫模型进行词性标注，就是将词性标注视为序列标注问题，利用Viterbi算法进行求解，原理及源码剖析，具体可参考 结巴分词3–基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词 这篇blog。...__cut_DAG，也就会使用HMM模型来对未登录词进行词性标注。...基于分割结果，如果该词在词–词性词典中，则将词典中该词的词性赋予给这个词，否则赋予“x”；如果前缀词典中不存在该词，则这个词是未登录词，则利用隐马尔科夫模型对其进行词性标注；如果上述两个条件都没有满足，
全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。...13 1.3.5去除重复字符的示例13 1.3.6用单词的同义词替换14 1.3.7用单词的同义词替换的示例15 1.4在文本上应用Zipf定律15 1.5相似性度量16 1.5.1使用编辑距离算法执行相似性度量...19 1.5.4其他字符串相似性度量19 1.6小结20 第2章统计语言建模21 2.1理解单词频率21 2.1.1为给定的文本开发MLE25 2.1.2隐马尔科夫模型估计32 2.2在MLE模型上应用平滑...34 2.2.1加法平滑34 2.2.2Good Turing平滑35 2.2.3Kneser Ney平滑40 2.2.4Witten Bell平滑41 2.3为MLE开发一个回退机制41 2.4应用数据的插值以便获取混合搭配...：单词识别62 4.1词性标注简介62 默认标注67 4.2创建词性标注语料库68 4.3选择一种机器学习算法70 4.4涉及n—gram的统计建模72 4.5使用词性标注语料库开发分块器78 4.6小结
； 状态转移矩阵 HMM中，假设当前状态只与上一状态相关，则此关系可用转移矩阵表示； 条件概率矩阵 HMM中，观察值只取决与当前状态值（假设条件），条件概率矩阵主要建模在BMES下各个词的不同概率，...one-hot编码 每个词只在对应的index置1，其他位置均为0，难点在于做相似度计算； LSA（矩阵分解方法） LSA使用词-文档矩阵，矩阵常为系数矩阵，行代表词语，列代表文档；词-文档矩阵表示中的值表示词在文章中出现的次数...；难点在于当语料库过大时，计算很耗费资源，且对未登录词或新文档不友好； Word2Vec 结构 包括CBOW和Skip-gram模型；CBOW的输入为上下文的表示，然后对目标词进行预测；Skip-gram...每次从目标词w的上下文c中选择一个词，将其词向量作为模型输入； Skip-gram主要结构： 输入one-hot编码； 隐藏层大小为次维度大小； 对常见词或词组，常将其作为当个word处理； 对高频词进行抽样减少训练样本数目...； 对优化目标采用negative sampling，每个样本训练时只更新部分网络权重； 词性标注 基于最大熵的词性标注； 基于统计最大概率输出词性； 基于HMM词性标注； 基于CRF的词性标注；
编码 每个词只在对应的index置1，其他位置均为0，难点在于做相似度计算； LSA（矩阵分解方法） LSA使用词-文档矩阵，矩阵常为系数矩阵，行代表词语，列代表文档；词-文档矩阵表示中的值表示词在文章中出现的次数...；难点在于当语料库过大时，计算很耗费资源，且对未登录词或新文档不友好； Word2Vec ?...结构 包括CBOW和Skip-gram模型；CBOW的输入为上下文的表示，然后对目标词进行预测；Skip-gram每次从目标词w的上下文c中选择一个词，将其词向量作为模型输入； Skip-gram主要结构...： 输入one-hot编码； 隐藏层大小为次维度大小； 对常见词或词组，常将其作为当个word处理； 对高频词进行抽样减少训练样本数目； 对优化目标采用negative sampling，每个样本训练时只更新部分网络权重...； 词性标注 基于最大熵的词性标注； 基于统计最大概率输出词性； 基于HMM词性标注； 基于CRF的词性标注；
一、词法分析的难题 1、词的定义和生词问题、未登录词（新词） 特别是在互联网时代，外来语、新词、热词不断出现，事实上，也不存在一个绝对统一的构词标准和分词规范。...未登录词（新词）识别错误对分词效果有着很大的影响。一般的专有名词还有一定的构词规律，如前缀后缀有迹可循。而新词则五花八门，如新术语、新缩略语、新商品名、绰号、笔名等。...尤其是在领域移植的情境下，当测试文本与训练数据的领域存在较大差异的时候，未登录词的数量增多，导致分词效果变差。 解决办法：交互建模：如上所述，未登录词识别，尤其是新词识别，对分词效果的影响很大。...这在统计上称为数据的平滑问题。 一个简单的平滑方法是在所有项的频数(包括频数为0的项)后面都加上一个正的小常数α(比如1)，然后重新统计总数并计算频率，这样每个项目都得到了一个正的概率。...最后，在统计时，用到了加γ平滑法，以缓解出现不合理的词。
词性标注（part-of-speech tagging） 对词的词性标注，词性：动词、名词、形容词等，例如：我/r爱/v北京/ns天安门/ns。...其基本思路是：每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置（即词位）,现规定每个字最多只有四个构词位置：即B(词首）、M(词中）、E(词尾）和S(单独成词）,那么下面句子 1)的分词结果就可以直接表示成如...2)所示的逐字标注形式： 对比机械分词法，这些统计分词方法不需耗费人力维护词典，能较好地处理歧义和未登录词，是目前分词中非常主流的方法。...这样，能在保证词典分词准确率的基础上，对未登录词和歧义词有较好识别。...对于未登录词，Jieba使用了基于汉字成词的HMM模型，采用了Viterbi算法进行推导。 参考 感谢帮助！
—— 迈克尔·法拉第 词性标注简介 词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程，即把每个词标注其为名词、动词、形容词等。...词性标注最简单的方法是从语料库中统计每个词所对应的高频词性，将其作为默认词性，这种显然还有很大提升空间。...词性标注规范 词性标注将一个个词标注成名词、动词、形容词、副词等，需要用字母标记，如“n”，“v”，“a”，“d”。 北大标准/中科院标准 词性编码 词性名称 注解 ag 形语素 形容词性语素。...an 名形词 具有名词功能的形容词。形容词代码 a和名词代码n并在一起。 b 区别词 取汉字“别”的声母。 c 连词 取英语连词 conjunction的第1个字母。 dg 副语素 副词性语素。...在此过程中，若设置使用HMM，会对未登录词（即没有被收录在分词词表中但必须切分出来的词，包括各类专有名词（人名、地名、企业名等）、缩写词、新增词汇等等），会使用HMM的方式进行词性标注。
l HMM词性标注（速度快） l 感知机词性标注、CRF词性标注（精度高） l 命名实体识别 l 基于HMM角色标注的命名实体识别 （速度快） l 中国人名识别、音译人名识别...l 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 代码示例 3、Jcseg —— 轻量级 Java 中文分词器 Jcseg 是基于 mmseg...l 自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。...支持普通和搜索引擎两种分词模式，支持用户词典、词性标注，可运行 JSON RPC 服务。...能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。
结巴分词的分词过程大致为： ·前缀词典（Trie）：用于存储主词典，也可以动态增删词条，这个词典可以理解为jieba所“知道”的词，或者说已登录词； ·有向无环图（DAG）：通过前缀词典，可以找出句子所有可能的成词结果...到这里，我们对于已登录词做出了最合理的划分； ·HMM模型和Viterbi算法：最大概率路径之后，我们可能会遇到一些未登录词（不包含在前缀词典中的词），这时通过HMM和Viterbi尝试进一步的划分，得到最终结果...对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法。 下面请看详细用法： 1....jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。...形容词(1个一类，4个二类) a 形容词 ad 副形词 an 名形词 ag 形容词性语素 al 形容词性惯用语 7. 区别词(1个一类，2个二类) b 区别词 bl 区别词性惯用语 8.
依存关系计算，机器学习和人工标注，机器学习依赖人工标注，分词词性、依存树库、语义角色，机器学习分析新句子依存句法。 LTP云平台。注册用户，每月免费20G流量。...数据平滑技术，通过数学方式让每一句话概率都大于0。特定领域特写词概率偏大问题。缓存刚刚出现过词汇提高后面出现概率。单一语言模型弊端。不同语料库差异，导致单一语言模型不准确，多种语言模型混合计算。...神经网络语言模型，特殊模型平滑方式，通过深度学习得到更正确概率。 语言模型应用，中文分词、机器翻译、拼写纠错、语音识别、音子转换、自动文摘、问答系统、OCR。...jieba中文分词，基于前缀词典词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况有向无环图 (DAG)，动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频最大切分组合，对于未登录词，采用基于汉字成词能力HMM模型，使用Viterbi...隐马尔可夫模型广泛应用在词性标注、中文分词。最初不知道怎么分词，前面词分出来，才知后面边界在哪里，后面分词后还要验证前面分词是否正确，前后有依赖关系，不确定中间状态情况最适合用隐马尔可夫模型来解释。
jieba最流行的应用是分词，包括介绍页面上也称之为“结巴中文分词”，但除了分词之外，jieba还可以做关键词抽取、词频统计等。...同时支持词性标注。 代码： ? 输出： ? 代码： ? 输出 ?...自定义词典 安装： pip/pip3/easy_installinstall jieba 使用： importjieba # 导入 jieba importjieba.posseg as pseg #词性标注...importjieba.analyse as anls #关键词提取 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径..., 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 关于关键词提取等功能，请关注后续文章。
上述方法虽然实现简单、速度快，但处理分词歧义能力较差，严重依赖于词表，不能识别新词语，即未登录词。为了解决分词歧义与未登录词的问题，９０年代初期出现了基于规则的分词系统，包括专家系统、短语结构文法等。...基于规则的＂演泽推理＂方法，能较好的解决有规律的分词歧义和未登录词，具有一定的领域适应性、效率很髙。但中文语言现象非常复杂，存在很多无规律的分词歧义和未登录词。...基于层叠隐马尔可夫模型的汉语词法分析方法，该方法引入角色隐马尔可夫模型识别未登录词。...基本实现算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的...如该项目所述，作者使用了双向 LSTM 来构建整个模型，这也许是作者对分词性能非常有信心的原因。
= num1/total_word_num # 平滑方案1 smoothing_factor = 1.0 # 平滑方案2 tmpList...，发射其他未统计到的词时的概率给个平滑 denominator = sum([infs[1] for infs in tmpList]) for word, numerator...解答：避免多重for循环，尽可能利用造好的轮子，numpy等进行矩阵运算 标注偏置、概率平滑问题 解答：需要选择合适的平滑算法。对没有出现过的事例，需要给他一个概率，用来贴近真实情况。...举例：比如，Rg 这个词性，在文本中只出现了一次，对应的词是 斯（逝者如斯夫），那么在 +1 平滑的时候，当预测当前词性为 Rg，但是词又不是 斯 的时候，斯的频次1+1=2，不认识的词是 0+1=1，...所以不认识的词给的发射概率为 1/3，这是个很大的概率，足以打败所有的其他路径，继而造成文本预测结果的词性全部都是 Rg，所以选择合适的概率平滑算法很重要。
基于HMM的词性标注 词性标注是指给定一句话(已经完成了分词)，给这个句子中的每个词标记上词性，例如名词，动词，形容词等。...目前的标记集里有26个基本词类标记（名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i...模型训练 根据数据估计HMM的模型参数：全部的词性集合Q，全部的词集合V，初始概率向量 ，词性到词性的转移矩阵 A ，词性到词的转移矩阵B。...这里直接采用频率估计概率的方法，但是对于 会存在大量的0，所以需要进一步采用「拉普拉斯平滑处理」。...-1][1]][words_with_tag[i][1]] += 1 B[words_with_tag[i][1]][words_with_tag[i][0]] += 1 # 拉普拉斯平滑处理并转换成概率
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