分词

转自一个很不错的博客，结合自己的理解，记录一下。作者：zhbzz2007 出处： http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/6076246.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 结巴分词的原理，结合一个面试题：有一个词典，词典里面有每个词对应的权重，有一句话，用这个词典进行分词，要求分完之后的每个词都必须在这个词典中出现过，目标是让这句话的权重最大。 涉及算法： 基于前缀词典实现词图扫描，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，采用Viterbi算法进行计算； 基于Viterbi算法的词性标注； 分别基于tfidf和textrank模型抽取关键词； 基于前缀词典及动态规划实现分词 http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/6084196.html jieba分词主要是基于统计词典，构造一个前缀词典；然后利用前缀词典对输入句子进行切分，得到所有的切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图；通过动态规划算法，计算得到最大概率路径

问题: 有data.txt文件，内容如下： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统

1. 概述 字符串是指包含若干字符的容器结构。在python中，字符串属于不可变有序序列。使用单引号、双引号或三双引号作为定界符，并且不同的定界符之间可以互相嵌套。 2. 字符串编码格式 ASCII 仅对10个数字、26个大小写英文字母及一些其他符号进行了编码。采用1个字节进行编码，最多只能表示256个符号 UTF-8对全世界所有国家需要用到的字符进行了编码，以一个字节表示英语字符，以3个字节表示中文。 GB2312是我国定制的中文编码，使用1个字节表示英语，2个字节表示中文 GBK是GB2312的扩充，而CP936是微软在GBK的基础上开发的编码方式 不同的编码格式之间相差很大，采用不同的编码格式意味着不同的表示和存储形式。 python 3.x 默认使用UTF8编码格式，完全支持中文。在统计字符串长度时，无论是一个数字、英文字母，还是一个汉字，都按一个字符对待和处理。 encode() 方法表示使用指定的字符串编码格式编码 decode() 方法表示使用指定编码格式解码 3. 转义字符与原始字符串 转义字符是指，在字符串中某些特定的符号前加一个斜线之后，该字符将被解释为另一种含义，不再表示本来的字符。 在字符串前面加上字母R或r表示原始字符串。 4. 字符串格式化 python的字符串格式化有两种方式： % 和 format % [-] [+] [0] [m] [n] 格式字符

1、知识点 """ 1)cut() a) codecs.open() 解决编码问题 b) f.readline() 读取一行，也可以使用f.readlines()读取多行 c) words =" ".join(jieba.cut(line))分词，每个词用空格分隔 2)lcut() 返回一个list列表 """ 2、标点符号处理，并分词,存储到文件中 def fenCi(): """ 标点符号处理，并分词,存储到文件中 :return: """ f = codecs.open("深渊主宰系统.txt",'r',encoding='utf-8') f1 = open("seg.txt",'w',encoding='utf-8') line = f.readline() while line: line = line.strip(' ') words =" ".join(jieba.cut(line)) words = words.replace("，","").replace("！","").replace("“","")\ .replace("”","").replace("。","").replace("？","").replace("：","")\ .replace("...","").replace("、","").strip(' ') print(len(words))

1.文本形式： import jieba text = '我们在野生动物园玩' wordlist = jieba.lcut ( text ) # wordlist默认是列表形式 print ( wordlist ) 输出结果： 2.文件形式 import jieba import jieba.analyse jieba.load_userdict ( "D:/python course/wordsegment/dict/dict.txt" ) # 匹配的词语词典 jieba.analyse.set_stop_words ( "D:/python course/wordsegment/dict/stop_words.txt" ) # 停用词词表 def splitSentence ( inputFile, outputFile ) : fin = open ( 'D:\python course\wordsegment\data\input.txt' , 'r' ) # 待分词文本 fout = open ( 'D:\python course\wordsegment\data\output.txt' , 'w' ) # 分词结果 for line in fin: line = line.strip ( ) line = jieba.analyse.extract_tags (

Lucene不是一个现成的程序，类似文件搜索程序或web网络爬行器或是一个网站的搜索引擎。Lucene是一个软件库，一个开发工具包，而不是一个具有完整特征的搜索应用程序。它本身只关注文本的索引和搜索。Lucene使你可以为你的应用程序添加索引和搜索能力。目前已经有很多应用程序的搜索功能是基于 Lucene 的，比如 Eclipse 的帮助系统的搜索功能。 Lucene 采用的是一种称为反向索引（inverted index）的机制。反向索引就是说我们维护了一个词/短语表，对于这个表中的每个词/短语，都有一个链表描述了有哪些文档包含了这个词/短语。这样在用户输入查询条件的时候，就能非常快的得到搜索结果。 文档建立好索引后，就可以在这些索引上面进行搜索了。搜索引擎首先会对搜索的关键词进行解析，然后再在建立好的索引上面进行查找，最终返回和用户输入的关键词相关联的文档。 今天在传智播客的课堂上，汤阳光老师教我们实现了简单的Lucene搜索引擎，使我们能够对大量的文档实现不同需求的查找。以下是我的总结。 1. 准备环境：添加jar包 lucene-core-2.4.0.jar（核心）； lucene-analyzers-2.4.0.jar（分词器）； lucene-highlighter-2.4.0.jar（高亮器）； 2. 构造IndexWriter

1、为什么要配置？ 1、我们知道要使用Solr进行搜索，肯定要对词语进行分词，但是由于 Solr的analysis包并没有带支持中文的包或者对中文的分词效果不好，需要自己添加中文分词器；目前呼声较高的是IKAnalyzer中文分词器，其他的还没有对比过，等以后有空了再说。 2、如何配置 1）、 下载IK Analyzer 2012FF_hf1.zip压缩包。下载网址： http://code.google.com/p/ik-analyzer/downloads/list 2）、解压压缩包，把IKAnalyzer2012FF_u1.jar拷贝到webapps\solr\WEB-INF\lib 3）、把解压包里面的 IKAnalyzer.cfg.xml 和 stopword.dic拷贝到webapps\solr\WEB-INF\classes目录（第一篇文章已经创建了该文件夹） 4）、 配置F:\JAVA\Solr\src\solr\collection1\conf（自己机子的具体目录） 目录中的 schema.xml 配置文件， 　　　a）、<types></types>节点里配置以下内容（最好是在最后一行，比较有规则一些） <!-- IKAnalyzer 中文分词 --> <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">

SCWS 是 Simple Chinese Words Segmentation 的缩写，即简易中文分词系统。官网： http://www.xunsearch.com/scws 这是一套基于词频词典的机械中文分词引擎，它能将一整段的汉字基本正确的切分成词。词是汉语的基本语素单位，而书写的时候不像英语会在词 之间用空格分开，所以如何准确而又快速的分词一直是中文分词的攻关难点。 SCWS 在概念上并无创新成分，采用的是自行采集的词频词典，并辅以一定程度上的专有名称、人名、地名、数字年代等规则集，经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间，已能基本满足一些中小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。 SCWS 采用纯 C 代码开发，以 Unix-Like OS 为主要平台环境，提供共享函数库，方便植入各种现有软件系统。此外它支持 GBK，UTF-8，BIG5 等汉字编码，切词效率高。 ［推荐］首个搭载 SCWS 分词系统的中小型站内全文检索解决方案 - FTPHP！ 以下为本人在win03平台下,php5.2.5+apache2.2.11平台下推荐的方法,特别的简单，用的是gbk的字库的 1.首先从 http://www.ftphp.com/scws/download.php 下载相关压缩包 . php_scws.dll (1.1.1) php_scws.dll 是由 ben 移植用于

一、Lucene提供的分词器StandardAnalyzer和SmartChineseAnalyzer 1.新建一个测试Lucene提供的分词器的maven项目LuceneAnalyzer 2. 在pom.xml里面引入如下依赖 <!-- lucene 核心模块 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>7.3.0</version> </dependency> <!-- Lucene提供的中文分词器模块，lucene-analyzers-smartcn:Lucene 的中文分词器 SmartChineseAnalyzer --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId> <version>7.3.0</version> </dependency> 3. 新建一个标准分词器StandardAnalyzer的测试类LuceneStandardAnalyzerTest package com.luceneanalyzer.use.standardanalyzer;

1.处理框架 Ltp:中文分词、分词标注、未登陆词识别、句法分析、语义角色标注 Stanford NLP:中文分词、分词标注、未登陆词识别、句法分析 FudanNLP:中文分词、句法分析 HanLP:中文分词、句法分析等各类算法 ICTCLAS分词系统:具有里程碑意义的中文分词系统 Anjs中文分词系统:中等规模的分词系统 jieba:小规模中文分词 2.分词功能 (1).ltp分词 import sys import os from pyltp import Segmentor seg = Segmentor() seg.load("modal path") words = seg.segment('大家好我是一个例子') print(words) View Code (2).jieba分词 import sys import os import jieba #全模式 wordlist = jieba.cut("大家好我是一个例子",cut_all=True) print("|".join(wordlist)) #精确模式 wordlist = jieba.cut("大家好我是一个例子") print("|".join(wordlist)) #搜索模式 wordlist = jieba.cut_for_search("大家好我是一个例子") print("|".join