`

中文分词工具之基于字标注法的分词

 
阅读更多

 

基于字标注法的分词

中文分词字标注通常有2-tag,4-tag6-tag这几种方法,其中4-tag方法最为常用。标注集是依据汉字(其中也有少量的非汉字字符)在汉语词中的位置设计的。

1. 2-tag

2-tag是一种最简单的标注方法,标注集合为{B,I},其将词首标记设计为B,而将词的其他位置标记设计为I。例如词语“重庆”的标注结果是“重/B /I”,而“大学生”的标注结果为“大/B /I /I

对于以下句子

迈向 充满 希望 世纪 —— 一九九八年 新年 讲话

使用2-tagBI)的标注结果为

/B/I /B/I /B/I /B /B /B/I /B/I /B/I/I/I/I /B/I /B/I

 

2.4-tag

 

4-tag标注集合为{S,B,M,E}S表示单字为词,B表示词的首字,M表示词的中间字,E表示词的结尾字。对于以下句子

迈向 充满 希望 世纪 —— 一九九八年 新年 讲话

使用4-tagS,B,M,E)的标注结果为

/B/E /B/E /B/E /S /S /B/E /B/E /B/M/M/M/E /B/E /B/E

参考我爱自然语言处理博客, python实现方法为



 

1

本文使用 pku语料库,其原始格式为



  

2

 

标注后的结果为



 

3

 

3.6-tag

6-tag标注集合为{S,B,M1,M2,M,E}S表示单字为词,B表示词的首字,M1/M2/M表示词的中间字,E表示词的结尾字。例如“大学生”可以标注为“大/B /M /E” 。

 

作者:bigdollar

原文链接:https://blog.csdn.net/bigdollar/article/details/82564000

 

  • 大小: 69.9 KB
  • 大小: 54.9 KB
  • 大小: 10.7 KB
分享到:
评论

相关推荐

    字词频统计和切分词工具(词性标注工具,用于分词管理)

    总的来说,"字词频统计和切分词工具"与"词性标注工具"是NLP工作中必不可少的实用工具,它们简化了处理中文文本的复杂过程,提升了数据分析的效率和准确性。通过这些工具,用户可以更好地理解和利用大量的文本数据,...

    ansj中文分词工具

    它基于字典匹配和统计模型相结合的方法,能够处理各种复杂语境下的中文分词问题,广泛应用于搜索引擎、信息抽取、情感分析等自然语言处理任务。 **二、ansj的核心特性** 1. **丰富的词典资源**:ansj包含了大量的预...

    中文分词入门与字标注法

    在中文分词中,资源的重要性又不言而喻,最大匹配法等需要一个好的词表,而基于字标注的中文分词方法又需要人工加工好的分词语料库。所以想研究中文分词,第一步需要解决的就是资源问题,这里曾经介绍过“LDC上免费...

    基于LSTM和CRF的中文分词源码(采用BEMO标注)(python).zip

    基于LSTM和CRF的中文分词源码(采用BEMO标注)(python).zip基于LSTM和CRF的中文分词源码(采用BEMO标注)(python).zip基于LSTM和CRF的中文分词源码(采用BEMO标注)(python).zip基于LSTM和CRF的中文分词源码...

    Python-基于UniversalTransformerCRF的中文分词和词性标注

    Sequence labeling base on universal transformer (Transformer encoder) and CRF; 基于Universal Transformer CRF 的中文分词和词性标注

    lucene中文分词工具包

    这个工具包的核心是IKAnalyzer,它是一个开源且基于Java语言开发的轻量级中文分词工具,旨在提升中文文本处理的效率和准确性。 **IKAnalyzer详解** IKAnalyzer的设计目标是易于使用和高度可扩展。它采用了模块化的...

    基于隐马尔科夫模型的中文分词研究_魏晓宁1

    【中文分词】中文分词是中文信息处理的关键步骤,涉及到词语切分、未定义词识别和词性标注等核心问题。与英文等其他语言不同,中文文本没有明显的词间分隔,使得分词尤为复杂。传统的分词方法包括基于字符串匹配、...

    HMM中文分词

    基于HMM的中文分词代码,虽然基于字标注的中文分词借鉴了词性标注的思想,但是在实践中,多数paper中的方法似乎局限于最大熵模型和条件随机场的应用,所以我常常疑惑字标注中文分词方法为什么不采用别的模型和方法呢...

    论文研究-基于LSTM网络的序列标注中文分词法.pdf

    当前主流的中文分词方法是基于字标注的传统机器学习方法,但传统机器学习方法需要人为地从中文文本中配置并提取特征,存在词库维度高且利用CPU训练模型时间长的缺点。针对以上问题进行了研究,提出基于LSTM(long ...

    java分词工具

    6. **Thulac**:由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发,是一款基于词性的中文分词和词性标注工具。Thulac的分词结果包含了词性和词性标签,适合进行深入的文本分析。 在实现分词工具的Demo时,通常会...

    自然语言处理:使用哈工大 PLT进行中文分词、词性分析及可视化

    中文分词是NLP中的预处理步骤,因为中文没有明显的空格来区分单词,所以需要通过算法将连续的汉字序列分割成有意义的词语。哈工大的PLT提供了分词模块,它基于统计模型,如隐马尔可夫模型(HMM)或条件随机场(CRF)...

    基于BI_LSTM_CRF神经网络的序列标注中文分词方法.pdf

    基于BI_LSTM_CRF神经网络的序列标注中文分词方法 本文旨在介绍一种基于BI_LSTM_CRF神经网络的序列标注中文分词方法,该方法可以自动学习文本特征,能对文本上下文依赖信息进行建模,同时CRF层考虑了句子字符前后的...

    C# 中文分词 词性标注

    常见的分词算法有基于字典的匹配方法(如正向最大匹配法、逆向最大匹配法)、统计模型(如隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF)以及深度学习方法(如Bi-LSTM)。在C#中,我们可以利用开源库,如HanLP、ICTCLAS、jieba...

    中文分词工具.docx

    THULAC 是清华大学开发的中文词法分析工具,具备分词和词性标注功能。THULAC 在 Windows 和 Linux 上同样可用,安装和使用也非常直观。其命令行工具可以对文件进行分词操作,有无 `seg_only` 参数会影响是否同时...

    基于循环神经网络序列标注的中文分词研究.pdf

    本文提出了一种基于循环神经网络序列标注的中文分词方法,旨在解决中文分词中的长距离信息约束问题,并且实验结果表明该方法可以达到97.3%的中文分词准确率。 此外,本文还讨论了机器学习和深度学习在自然语言处理...

    Python-使用keras实现的基于BiLSTMCRF的中文分词词性标注

    在这个项目中,我们利用Python的深度学习库Keras来构建一个基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的模型,用于执行中文分词和词性标注。以下将详细阐述这个模型的工作原理、实现过程以及相关的技术...

    基于bert的中文自然语言处理工具,包括情感分析、中文分词、词性标注、以及命名实体识别功能,并提供文本分类任务、序列标注任务、句

    基于bert的中文自然语言处理工具,包括情感分析、中文分词、词性标注、以及命名实体识别功能,并提供文本分类任务、序列标注任务、句对关系判断任务的训练与预测接口 说明 基于bert的中文自然语言处理工具 包括情感...

    分词和词性标注工具,非常好用

    很好用的工具,可进行分词和词性标注!!!!!!!!!!!!!!!!!

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics