hanlp 主要就是用来分词的 我也是看csdn 上面的一个博主才搞定的 讲的超级详细 跟着他的一步一步走 绝逼成功 地址是 https://blog.csdn.net/u010992313/article/details/104224712?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166322073416782395373625%2522
hanlp 2.x的文档逻辑不太好看，这里记录一下语义角色标注任务的相关代码与文档中的重要内容 hanlp github地址：https://github.com/hankcs/HanLP hanlp各种任务缩写：https://hanlp.hankcs.com/docs/data_format.html#naming-convention 从文档中可以看到“tok”是分词，“srl”是语
这里主要是对内容数据进行标签处理 这里我们是用分词器是HanLP HanLP是哈工大提供的一种中文分词的工具，因为他支持Java API 这里我们使用spark + hanlp进行中文分词 1、准备工作 ##1. 在hdfs创建目录用于存放hanlp的数据 [root@hadoop ~]# hdfs dfs -mkdir -p /common/nlp/
如果在字段后直接写关键词，solr对条件关键词分词后，各分词之间按照OR的关系进行匹配 如果查询条件关键词用半角双引号括叫起来，则分词间用AND关系进行匹配 尽管使用双引号括起来，分词间可以按照与的关系进行查询，但是有一种情况是，分词后，有些词会被停用词过滤掉，从而只剩下有效词，这
我手动安装的原因是，pip install pyhanlp自动安装出错了，出现下面错误： 估计是安装不上JPype1-0.7.0版本。百度了很多方法也没用，最后只能尝试手动去安装了。 本文记录一下方法，方便日后工作。 1.手动安装教程 参考链接：Window离线环境下如何安装pyhanlp - 左手中倒影 - 博客园Hanl
HanLP中文分词、人名识别、地名识别 实验目的 从网上下载和安装HanLP自然语言处理包;熟悉HanLP自然语言处理包的基本功能;利用网络爬虫获取的信息，调用HanLP的API，进行中文分词、人名识别、地名识别. 研究背景 随着互联网和信息技术的快速发展，网络中产生了海量的文本信息，但是这
HanLP提供下列功能： 中文分词 1.最短路分词（Dijkstra精度已经足够，且速度比N最短快几倍） 2.N-最短路分词（与Dijkstra对比，D已够用） 3.CRF分词（对新词较有效） 4.索引分词（长词切分，索引所有可能词） 5.极速词典分词（速度快，精度一般） 6.用户自定义词典 7.标准分词（HMM-Viterbi） 命名实体识别 1.
1、下载源码 https://github.com/hankcs/HanLP 2、pycharm打开项目，并安装提示的该有的库 pip install pynvml pip install alnlp pip install toposort pip install transformers pip install hanlp-common pip install hanlp-trie pip install hanlp-downloader 3、创建一个
在项目的src/main/resources下新建一个文本文件 testdata.txt 测试代码 package package03; import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term; import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer; import java.io.*; import java.util.List; public class Main { private Str
python使用HanLP进行句法分析实战 目录 使用HanLP进行句法分析实战 HanLP 代码实战 代码集合
倒序索引 注意点： StringTokenizer(String str) ：构造一个用来解析 str 的 StringTokenizer 对象。java 默认的分隔符是空格("")、制表符(\t)、换行符(\n)、回车符(\r)。nextToken()是 StringTokenizer 类下的一个方法while (st.hasMoreTokens()) // 判断是否已经到结尾 TopN和
HanLp句法分析和依存句法可视化、保存到json文件中 依存句法可视化 本来是想自己做一个可视化，无奈是在是太麻烦，自己的水平不允许我用python实现可视化，所以只能求助外界工具了。 幸好有一个非常好用的工具，我们可以使用南京大学开发的dependence viewer来进行可视化。 这个下载
大家好，时隔多年再次打开我的博客园写下自己的经验和学习总结，开园三年多，文章数少得可怜，一方面自己技术水平局限，另一方面是自己确实想放弃写博客。由于毕业工作的原因，经常性的加班以及仅剩下少的可怜的休息时间实在是想好好休息。但现在又回到了校园，在2019年4月份我选择了辞职
GoHanlp 前言 Hanlp 是基于PyTorch和TensorFlow 2.x的面向研究人员和公司的多语言NLP库，用于在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术。HanLP从一开始就被设计为高效，用户友好和可扩展的。它带有针对各种人类语言的预训练模型，包括英语，中文和许多其他语言。 GoHanlp 是Hanlp的
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族，但性能比感知机还要强大。为了厘清该模型的来龙去脉，我们先对机器学习模型做番柿理。然后结合代码介
文章目录 前言一、原理二、实现测试总结 前言 双数组字典树能在O( l l l)的时间内高速完成单串匹配，并且消耗的内存可控，软肋在于多模式匹配。如果要匹配多个模式串，必须先
本文是csu_zipple 分享的关于使用hanlp汉语言处理包提取关键词的过程一个简单的记录分享。想要使用hanlp提取文本关键词的新手朋友们可以参考学习一下！如何在一段文本之中提取出相应的关键词呢？ 之前有想过用机器学习的方法来进行词法分析，但是在项目中测试时正确率不够。于是这时候
HanLP方法封装类：1. # -*- coding:utf-8 -*-2. # Filename: main.py3.4.from jpype import *5. 5.startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.3.2.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g") # 启动JVM，Linux需替换分号;为冒号:7.8.prin
切词： 1 from pyhanlp import * 2 content = "现如今，机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展，并在图片处理、语音识别领域取得巨大成功。" 3 CoreStopWordDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary") 4 Get_value=HanLP.segment(conte
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 13. 深度学习与自然语言处理 13.1 传统方法的局限 前面已经讲过了隐马尔可夫模型、感知机、条件随机场、朴素贝叶斯模型、支持向量机等传统机器学习模型，同时，为了将这些机器学习模型应用于 NLP，我们掌握了特征模
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 2. 词典分词 中文分词：指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。 2.1 什么是词 在基于词典的中文分词中，词的定义要
参考： https://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html https://www.jb51.net/article/156797.htm https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10279247.html 点赞 收藏 分享 文章举报 xue_csdn_qq 发布了3 篇原创文章 · 获赞 1 · 访问量 7574 私信
深耕核心技术·赋能数字化转型——大快搜索黑科技亮相2019（第四届）大数据产业生态大会，斩获多项大奖。 图1：2019（第四届）大数据产业生态大会8月1日，以“激活数据价值 释放数据原力”为主题的“2019（第四届）大数据产业生态大会”在北京拉开序幕。北京大学教授、工业和信息化部原副部长杨学
HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个。袁义达在《中国的三大姓氏是如何统计出来的》文献中指出：当代中国100个常见姓氏中，集中了全国人口的87%，根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色，其他词语去掉其姓氏角色状态。过滤后，nr.txt中具有姓氏角色的单字共计97
HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌 [2] 房天下每日成交5月12日海
