《《《再来一次好吗》电视剧》电视剧免费寓目-蓝光-7777...》剧情简介：我以前的手动档车是最古老的车没有上坡辅助没有自动驻车手刹照旧机械手刹完全靠手艺稍微没操作不过就容易熄火谁人时间开了很多多少年的手动档总算熟悉州操作了###第三百七十八节：千变老祖###《《再来一次好吗》电视剧》电视剧免费寓目-蓝光-7777...Hanlp等七种优异的开源中文分词库推荐2018-10-12 11:39·姑城四序中文分词是中文文本处置惩罚的基础办法也是中文人机自然语言交互的基础�？�由于中文句子中没有词的界线因此在举行中文自然语言处置惩罚时通常需要先举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现在仍在维护的且质量较高的并未几下面整理了一些小我私家以为较量优异的中文分词库以供各人参考使用1、HanLP ——?汉语言处置惩罚包HanLP是一系列模子与算法组成的NLP工具包由大快搜索主导并完全开源目的是普及自然语言处置惩罚在生产情形中的应用HanLP具备功效完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自界说的特点HanLP提供下列功效：l 中文分词l HMM-Bigram（速率与精度最佳平衡；一百兆内存）l 最短路分词、N-最短路分词l 由字构词（着重精度可识别新词；适合NLP使命）l 感知机分词、CRF分词l 辞书分词（着重速率每秒数万万字符；省内存）l 极速辞书分词l 所有分词器都支持：l 索引全切分模式l 用户自界说辞书l 兼容繁体中文l 训练用户自己的领域模子l 词性标注l HMM词性标注（速率快）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 （速率快）l 中国人名识别、音译人名识别、日自己名识别、地名识别、实体机构名识别l 基于线性模子的命名实体识别（精度高）l 感知机命名实体识别、CRF命名实体识别l 要害词提取l TextRank要害词提取l 自动摘要l TextRank自动摘要l 短语提取l 基于互信息和左右信息熵的短语提取l 拼音转换l 多音字、声母、韵母、声调l 简繁转换l 简繁不同词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體）l 文本推荐l 语义推荐、拼音推荐、字词推荐l 依存句法剖析l 基于神经网络的高性能依存句法剖析器l MaxEnt依存句法剖析l 文天职类l 情绪剖析l word2vecl 词向量训练、加载、词语相似度盘算、语义运算、盘问、KMeans聚类l 文档语义相似度盘算l 语料库工具l 默认模子训练自小型语料库勉励用户自行训练所有�？樘峁┭盗方涌�语料可参考OpenCorpus在提供富厚功效的同时HanLP内部�？榧岢值婉詈稀⒛Ｗ蛹岢侄栊约釉亍⒎窦岢志蔡峁⒋鞘榧岢置魑男�使用很是利便同时自带一些语料处置惩罚工具资助用户训练自己的模子2、jieba ——?Python 中文分词组件结巴中文分词做最好的 Python 中文分词组件特征l 支持三种分词模式：l 准确模式试图将句子最准确地切开适合文天职析；l 全模式把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速率非�？�可是不可解决歧义；l 搜索引擎模式在准确模式的基础上对长词再次切分提高召回率适适用于搜索引擎分词l 支持繁体分词l 支持自界说辞书算法l 基于前缀辞书实现高效的词图扫描天生句子中汉字所有可能成词情形所组成的有向无环图 (DAG)l 接纳了动态妄想查找最或许率路径, 找出基于词频的最大切分组合l 关于未登录词接纳了基于汉字成词能力的 HMM 模子使用了 Viterbi 算法代码示例3、Jcseg —— 轻量级 Java?中文分词器Jcseg 是基于 mmseg 算法的一个轻量级中文分词器同时集成了要害字提取要害短语提取要害句子提取和文章自动摘要等功效并且提供了一个基于 Jetty 的 web 服务器利便各大语言直接 http 挪用同时提供了最新版本的 lucene, solr, elasticsearch 的分词接口Jcseg 自带了一个 jcseg.properties 文件用于快速设置而获得适合差别场合的分词应用例如：最大匹配词长是否开启中文人名识别是否追加拼音是否追加同义词等焦点功效：l 中文分词：mmseg 算法 + Jcseg 独创的优化算法四种切分模式l 要害字提� 。夯� textRank 算法l 要害短语提� 。夯� textRank 算法l 要害句子提� 。夯� textRank 算法l 文章自动摘要：基于 BM25+textRank 算法l 自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除妄想）现在效果不是很理想对词性标注效果要求较高的应用不建议使用l 命名实体标注：基于词库+（统计歧义去除妄想）电子邮件网址大陆手机号码地名人名钱币datetime 时间长度面积距离单位等l Restful api：嵌入 jetty 提供了一个绝对高性能的 server �？�包括所有功效的http接口标准化 json 输特殊式利便种种语言客户端直接挪用中文分词模式：六种切分模式(1).浅易模式：FMM 算法适合速率要求场合(2).重大模式：MMSEG 四种过滤算法具有较高的歧义去除分词准确率抵达了 98.41%(3).检测模式：只返回词库中已有的词条很适合某些应用场合(4).检索模式：细粒度切分专为检索而生除了中文处置惩罚外（不具备中文的人名数字识别等智能功效）其他与重大模式一致（英文组合词等）(5).脱离符模式：凭证给定的字符切分词条默认是空格特定场合的应用(6).NLP 模式：继续自重大模式更改了数字单位等词条的组合方法增添电子邮件大陆手机号码网址人名地名钱币等以及无限种自界说实体的识别与返回4、sego ——?Go 中文分词sego 是一个 Go 中文分词库辞书用双数组 trie（Double-Array Trie）实现 分词器算法为基于词频的最短路径加动态妄想支持通俗和搜索引擎两种分词模式支持用户辞书、词性标注可运行 JSON RPC 服务分词速率单线程 9MB/sgoroutines 并发 42MB/s（8核 Macbook Pro）示例代码：5、?FoolNLTK ——?可能是最准的开源中文分词中文处置惩罚工具包特点l 可能不是最快的开源中文分词但很可能是最准的开源中文分词l 基于 BiLSTM 模子训练而成l 包括分词词性标注实体识别, 都有较量高的准确率l 用户自界说辞书l 可训练自己的模子l 批量处置惩罚定制自己的模子6、Ansj 中文分词 ——?基于 n-Gram+CRF+HMM 的中文分词的 Java 实现Ansj 中文分词是一个基于 n-Gram+CRF+HMM 的中文分词的 java 实现分词速率抵达每秒钟约莫200万字左右（mac air下测试）准确率能抵达96%以上现在实现了中文分词、中文姓名识别、用户自界说辞书、要害字提取、自动摘要、要害字标记等功效可以应用到自然语言处置惩罚等方面适用于对分词效果要求高的种种项目下面是一个简朴的分词效果仅做参考：7、word 分词 ——?Java 漫衍式中文分词组件word 分词是一个 Java 实现的漫衍式的中文分词组件提供了多种基于辞书的分词算法并使用 ngram 模子来消除歧义能准确识别英文、数字以及日期、时间等数目词能识别人名、地名、组织机构名等未登录词能通过自界说设置文件来改变组件行为能自界说用户词库、自动检测词库转变、支持大规模漫衍式情形能无邪指定多种分词算法能使用refine功效无邪控制分词效果还能使用词频统计、词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功效提供了10种分词算法还提供了10种文内情似度算法同时还无缝和 Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke 集成注重：word1.3 需要 JDK1.8 分词算法效果评估：转载自编辑部的故事的小我私家空间
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云娟娟/文
2025-09-24 13:26:26
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