文件说明： raw_data.txt //原始数据集（语料库） handle.py //因为原始数据集很大，可以通过handle.py对去全量数据集进行处理，得到小的数据集 hmm1.py //隐马模型的实现代码

wiki.model wiki.model.trainables.syn1neg.npy wiki.model.wv.vecto 训练好的模型，需要自行下载 热评词，词性标注

提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法,旨在将汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别集 成到一个完整的理论框架中1在分词方面,采取的是基于类的隐马模型,在这层隐马模型中,未登录词和词典中收录的普 通词一样处理1未登录词识别引入了角色HMM:Viterbi算法标注出全局最优的角色序列,然后在角色序列的基础上,识 别出未登录词,并计算出真实的可信度1在切分排歧方面,提出了一种基于N2最短路径的策略,即:在早期阶段召回N 个最佳结果作为候选集,目的是覆盖尽可能多的歧义字段,最终的结果会在未登录词识别和词性标注之后,从N个最有 潜力的候选结果中选优得到1不同层面的实验表明,层叠隐马模型的各个层面对汉语词法分析都发挥了积极的作用1实 现了基于层叠隐马模型的汉语词法分析系统ICTCLAS, 该系统在2002年的“九七三”专家组评测中获得第1名,在2003 年汉语特别兴趣研究组(ACLSpecialInterestGrou ponChineseLan guageProcessing,SIGHAN )组织的第1届国际汉语分 词大赛中综合得分获得两项第1名、一项第2名1这表明:ICTCLAS 是目前最好的汉语词法分析系统之一,层叠隐马模 型能够解决好汉语词法问题.

hmm实现词性标注

本章为该课程的其中一个章节 【全部课程列表】 01-C#基础（共40页） 02-搜索引擎基础（共15页） 03-网络爬虫（共27页） 04-正则表达式（共13页） 05-HtmlAgilityPack（共17页） 06-正文提取（共12页） 07-提取文件（共14页） 08-文本排重（共28页） 09-提取关键词（共16页） 10-拼写检查（共41页） 11-文本摘要（共15页） 12-文本分类（共12页） 13-文本聚类（共21页） 14-信息提取（共14页） 15-中文分词（共10页） 16-查词典（共37页） 17-逆向分词（共13页） 18-有限状态机（共31页） 19-切分词图（共16页） 20-概率分词（共26页） 21-n元分词（共38页） 22-词性标注（共34页） 23-Lucene简介（共23页） 24-索引原理（共22页） 25-查询原理（共13页） 26-分析器（共15页） 27-概念搜索（共13页） 28-相关度打分（共12页） 29-搜索界面（共12页） 30-AJAX搜索界面（共25页） 31-Solr（共29页） 32-SolrNet（共10页） 插图

nlp_windows_exe_ui 介绍 python3.6-制作一个包含NLP基本功能系统（Windows exe）自然语言处理系统。系统功能：分词，词性标注，关键字提取，文本分类；由于要打包成exe的关系，我将原本的项目的多一个文件的集成到一个python文件（合并文件）里，只保留了使用该系统所需要的函数，方便打包，通俗地讲就是，生成生成词向量过程，装袋过程，模型训练过程的，以及一些中间步骤的程序代码，这些有些涉及很多库的，这些打包进去。但是整个项目里的东西是完整的（包括数据） 运行这个系统需要数据支持，所以请合并像我这样将所要使用的数据跟exe放在同一个文件夹下，否则运行不了。 软件架构 系统实现： 分词：使用jieba中文分词（去中断词，精确模式）； 词性标注：使用jieba库里的posseg包进行词性标注； 关键词：基于lda模型结合tfidf的最合适的前六个词； 文本分类：给

语义理解/口语理解，项目包含有词法分析：中文分词、词性标注、命名实体识别；口语理解：领域分类、槽填充、意图识别。

为提高专利文本自动分类的效率和准确度，提出一种基于双通道特征融合的WPOS-GRU（word2vec and part of speech gated recurrent unit）专利文本自动分类方法。首先获取专利摘要文本，并进行清洗和预处理；然后对专利文本进行词向量表示和词性标注，并将专利文本分别映射为word2vec词向量序列和POS词性序列；最后使用两种特征通道训练WPOS-GRU模型，并对模型效果进行实验分析。通过对比传统专利分类方法和单通道专利分类方法，双通道特征融合的WPOS-GRU专利分类方法提高了分类效果。提出的方法节省了大量的人力成本，提高了专利文本分类的准确度，更能满足大量专利文本分类任务自动化高效率的需要。

工具介绍 LAC全称中文的词法分析，是百度自然语言处理部研发的一种联合的词法分析工具，实现中文分词，词性标注，专名识别等功能。该工具具有以下特点和优势： 效果好：通过深度学习模型联合学习分词，词性标注，专名识别任务，单词索引，整体效果F1值超过0.91，词性标注F1值超过0.94，专名识别F1值超过0.85，效果领先。 效率高：精简模型参数，结合Paddle预测库的性能优化，CPU单线程性能达800QPS，效率领先。 可定制：实现简单可控的干预机制，精确匹配用户字典对模型进行干预。 调用便捷：支持一键安装，同时提供了Python，Java和C ++调用接口与调用示例，实现快速调用和集成。 支持

关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点，在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据，首先对数据进行数据清理，去除其中的噪声数据，然后对每篇新闻进行数据结构解析，在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重，综合考虑这些权重计算出词语的综合权重，以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比，发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法，与专家标注比较接近，值得推广应用。