使用R语言进行中文分词_光环大数据培训机构

https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,

1.准备包

①rJava包

② Rwordseg包

③Java环境

④搜狗词库（此为扩展词库）

Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面，而是在R-Forge上面，因此在在R软件上面直接输入

install.packages(“Rwordseg”)会提示错误。因此，我们需要在软件菜单栏点击程序包

选择软件库在选择R-Forge 即可，然后输入

install.packages(“Rwordseg”)应该就OK了。或者输入下面代码：[plain] view plain copy

install.packages(“Rwordseg”, repos =

“https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,”)

https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,

后对“我非常喜欢《跟着菜鸟一起学R语言》这个微信公众号”这句话进行分词。

[plain] view plain copy

library(Rwordseg)

library(rJava)

text<-“我非常喜欢《跟着菜鸟一起学R语言》这个微信公众号”

segmentCN(text)

分词结果为：

[1] “我”“非常”“喜欢”“跟”“着”“菜”“鸟”“一起”“学”“R语言”“这个”“微信”“公众”“号”

我们可以发现这个分词有问题，比如说“菜鸟”和“公众号”是一个词，但这里却分开了。我们该怎么处理呢？Rwordseg包里面提供了一个insertWords 函数，具体如下

[plain] view plain copy

insertWords(strwords,

analyzer = get(“Analyzer”, envir = .RwordsegEnv),

strtype = rep(“userDefine”, length(strwords)), numfreq = rep(1000, length(strwords)), save = FALSE)

https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,

面。

[plain] view plain copy

insertWords(c(“菜鸟”,”公众号”),save=TRUE)

这样的话，菜鸟和公众号就成两个词了。再次运行

[plain] view plain copy

text<-“我非常喜欢《跟着菜鸟一起学R语言》这个微信公众号”

segmentCN(text)

结果为

[1] “我”“非常”“喜欢”“跟”“着”“菜鸟”“一起”“学”“R语言”“这个”“微信”“公众号”

但是如果我们不需要“菜鸟”这个分词了怎么办，这个时候我们就可以使用deleteWords（）函数来从词典中删除这个分词。

[plain] view plain copy

deleteWords(c(“菜鸟”,”公众号”),save=TRUE)

这次我们在看看结果。

https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,

[1] “我”“非常”“喜欢”“跟”“着”“菜”“鸟”“一起”“学”“R语言”“这个”“微信”“公众”“号”

接下来我们使用一下搜狗的扩展词库，由于电影跟新速度较快，我这里下载了搜狗的热门电影大全词库，如何加载使用搜狗词库，点击可以查看我的另一篇博客。

[plain] view plain copy

installDict(“热门电影大全.scel”,”movie”)

59391 words were loaded! … New dictionary ‘movie’ was installed!

我把下载的词库放在了当前的工作目录下面了，所以直接输入词典名，没有添加地址。加载了该词典。如果出现上面的句子则表示这个词典加载成功了，我们命名为movie。

现在我们来测试一下面这个句子：你喜欢看最后的巫师猎人吗

[plain] view plain copy

text2<-“你喜欢看最后的巫师猎人吗”

segmentCN(text2)

“你”“喜欢”“看”“最后的巫师猎人”“吗”

https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,

可以看到“最后的巫师猎人”是一个词，如何我们把movie这个词典删除点会怎么样呢？

[plain] view plain copy

uninstallDict(“movie”)

text2<-“你喜欢看最后的巫师猎人吗”

segmentCN(text2)

[1] “你”“喜欢”“看”“最后”“的”“巫师”“猎人”“吗”

其实加载搜狗词典的话我们就不用自己定义词典，就比如前面我们往词典里面插入“菜鸟”和“微信公众号”一样。这样可以很方便的分词，也省去了自己新建词典的时间。

为什么大家选择光环大数据！

大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。

https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,

光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。

参加“AI智客计划”，享2000元助学金！

【报名方式、详情咨询】

光环大数据网站报名：https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,

手机报名链接：http:// https://www.360docs.net/doc/e52716030.html, /mobile/

中文分词切词超详细分析

前面我们讲个搜索引擎如何搜集网页,今天说下第二个过程网页预处理,其中中文分词就显得尤其重要,下面就详细讲解一下搜索引擎是怎么进行网页预处理的: 网页预处理的第一步就是为原始网页建立索引，有了索引就可以为搜索引擎提供网页快照功能;接下来针对索引网页库进行网页切分，将每一篇网页转化为一组词的集合;最后将网页到索引词的映射转化为索引词到网页的映射，形成倒排文件(包括倒排表和索引词表)，同时将网页中包含的不重复的索引词汇聚成索引词表。如下图所示: 一个原始网页库由若干个记录组成，每个记录包括记录头部信息(HEAD)和数据(DATA)，每个数据由网页头信息(header)，网页内容信息(content)组成。索引网页库的任务就是完成给定一个URL，在原始网页库中定位到该URL所指向的记录。如下图所示:

对索引网页库信息进行预处理包括网页分析和建立倒排文件索引两个部分。中文自动分词是网页分析的前提。文档由被称作特征项的索引词(词或者字)组成，网页分析是将一个文档表示为特征项的过程。在对中文文本进行自动分析前，先将整句切割成小的词汇单元，即中文分词(或中文切词)。切词软件中使用的基本词典包括词条及其对应词频。自动分词的基本方法有两种：基于字符串匹配的分词方法和基于统计的分词方法。 1) 基于字符串匹配的分词方法这种方法又称为机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大或最长匹配，和最小或最短匹配;按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：

结合中文分词的贝叶斯文本分类

结合中文分词的贝叶斯文本分类 https://www.360docs.net/doc/e52716030.html,/showarticle.aspx?id=247 来源:[] 作者:[] 日期:[2009-7-27] 魏晓宁1,2,朱巧明1,梁惺彦2 (1.苏州大学,江苏苏州215021;2.南通大学,江苏南通226007) 摘要:文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心。朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法。并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高。 1. Using Bayesian in Text Classification with Participle-method WEI Xiao-ning1,2,ZHU Qiao-ming1,LIANG Xing-yan2 (1.Suzhou University,Suzhou 215006,China;2.Nantong University,Nantong 226007,China) Abstract:Text classification is the base and core of processing large amount of document data.Native Bayes text classifier is a simple and effective text classification method.Text classification is the key technology in organizing and processing large amount of document data.The practical Bayes algorithm is an useful technique which has an assumption of strong independence of different properties.Based on the polynomial model,a way in feature abstraction considering word-weight and participle-method is introduced. At last the experiments show that efficiency of text classification is improved. 1.0引言文档分类是组织大规模文档数据的基础和核心,利用计算机进行自动文档分类是自然语言处理和人工智能领域中一项具有重要应用价值的课题。现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习方法的,比较著名的文档分类方法有Bayes、KNN、LLSF、Nnet、Boosting及SVM等。贝叶斯分类器是基于贝叶斯学习方法的分类器,其原理虽然较简单,但是其在实际应用中很成功。贝叶斯模型中的朴素贝叶斯算法有一个很重要的假设,就是属性间的条件独立[1][2],而现实中属性之间这种独立性很难存在。因此,本文提出了一种改进型的基于朴素贝叶斯网络的分类方法,针对于文本特征,结合信息增益于文本分类过程,实验表明文本分类的准确率在一定程度上有所提高。

当汉语语料库文本分词规范草案

973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范（草案）山西大学从1988年开始进行汉语语料库的深加工研究，首先是对原始语料进行切分和词性标注，1992年制定了《信息处理用现代汉语文本分词规范》。经过多年研究和修改，2000年又制定出《现代汉语语料库文本分词规范》和《现代汉语语料库文本词性体系》。这次承担973任务后制定出本规范。本规范主要吸收了语言学家的研究成果，并兼顾各家的词性分类体系，是一套从信息处理的实际要求出发的当代汉语文本加工规范。本加工规范适用于汉语信息处理领域，具有开放性和灵活性，以便适用于不同的中文信息处理系统。《973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范》是根据以下资料提出的。 1．《信息处理用现代汉语分词规范》，中国国家标准GB13715，1992年 2．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，中华人民共和国教育部、国家语言文字工作委员会2003年发布 3．《现代汉语语料库文本分词规范》（Ver 3．0），1998年北京语言文化大学语言信息处理研究所清华大学计算机科学与技术系4．《现代汉语语料库加工规范——词语切分与词性标注》，1999年北京大学计算语言学研究所 5．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，2002年，教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室 6．《现代汉语语料库文本分词规范说明》，2000年山西大学计算机科学系山西大学计算机应用研究所 7．《資讯处理用中文分词标准》，1996年，台湾计算语言学学会一、分词总则 1．词语的切分规范尽可能同中国国家标准GB13715《信息处理用现代汉语分词规范》（以下简称为“分词规范”）保持一致。本规范规定了对现代汉语真实文本（语料库）进行分词的原则及规则。追求分词后语料的一致性（consistency）是本规范的目标之一。 2．本规范中的“分词单位”主要是词，也包括了一部分结合紧密、使用稳定的词组以及在某些特殊情况下可能出现在切分序列中的孤立的语素或非语素字。本文中仍用“词”来称谓“分词单位”。 3．分词中充分考虑形式与意义的统一。形式上要看一个结构体的组成成分能否单用，结构体能否扩展，组成成分的结构关系，以及结构体的音节结构；意义上要看结构体的整体意义是否具有组合性。 4. 本规范规定的分词原则及规则，既要适应语言信息处理与语料库语言学研究的需要，又力求与传统的语言学研究成果保持一致；既要适合计算机自动处理，又要便于人工校对。 5．分词时遵循从大到小的原则逐层顺序切分。一时难以判定是否切分的结构体，暂不切分。二、词性标注总则信息处理用现代汉语词性标注主要原则有三个： (1)语法功能原则。语法功能是词类划分的主要依据。词的意义不作为划分词类的主要依据，

中文文本预处理

关于百度中文分词系统研究

所谓分词就是把字与字连在一起的汉语句子分成若干个相互独立、完整、正确的单词。词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分。计算机的所有语言知识都来自机器词典(给出词的各项信息) 、句法规则(以词类的各种组合方式来描述词的聚合现象) 以及有关词和句子的语义、语境、语用知识库。中文信息处理系统只要涉及句法、语义(如检索、翻译、文摘、校对等应用) ,就需要以词为基本单位。当汉字由句转化为词之后,才能使得句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等文本处理具有可行性。可以说,分词是机器语言学的基础。分词准确性对搜索引擎来说十分重要,但如果分词速度太慢,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页, 如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。分词算法的三种主要类型现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。》基于字符串匹配的分词方法。这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功 (识别出一个词) 。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长) 匹配和最小(最短) 匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下: 1) 正向最大匹配法(由左到右的方向) 。通常简称为MM(Maximum Matching Method) 法。其基本思想为:设D 为词典,MAX 表示D 中的最大词长,STR 为待切分的字串。MM 法是每次从STR 中取长度为MAX 的子串与D 中的词进行匹配。若成功,则该子串为词,指针后移MAX 个汉字后继续匹配,否则子串逐次减一进行匹配。 2) 逆向最大匹配法(由右到左的方向) 。通常简称为RMM ( Reverse Maximum MatchingMethod) 法。RMM 法的基本原理与MM 法相同,不同的是分词的扫描方向,它是从右至左取子串进行匹配。 3) 最少切分法(使每一句中切出的词数最小) 。还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169 ,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/ 245 。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。一种方法是改进

中文分词方法

分词算法设计中的几个基本原则： 1、颗粒度越大越好：用于进行语义分析的文本分词，要求分词结果的颗粒度越大，即单词的字数越多，所能表示的含义越确切，如：“公安局长”可以分为“公安局长”、“公安局长”、“公安局长”都算对，但是要用于语义分析，则“公安局长”的分词结果最好（当然前提是所使用的词典中有这个词） 2、切分结果中非词典词越少越好，单字字典词数越少越好，这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字，而“单字字典词”指的是可以独立运用的单字，如“的”、“了”、“和”、“你”、“我”、“他”。例如：“技术和服务”，可以分为“技术和服务”以及“技术和服务”，但“务”字无法独立成词（即词典中没有），但“和”字可以单独成词（词典中要包含），因此“技术和服务”有1个非词典词，而“技术和服务”有0个非词典词，因此选用后者。 3、总体词数越少越好，在相同字数的情况下，总词数越少，说明语义单元越少，那么相对的单个语义单元的权重会越大，因此准确性会越高。下面详细说说正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向最大匹配法具体是如何进行的：先说说什么是最大匹配法：最大匹配是指以词典为依据，取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串，在词典中进行扫描（为提升扫描效率，还可以跟据字数多少设计多个字典，然后根据字数分别从不同字典中进行扫描）。例如：词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字，则最大匹配起始字数为7个汉字。然后逐字递减，在对应的词典中进行查找。下面以“我们在野生动物园玩”详细说明一下这几种匹配方法： 1、正向最大匹配法：正向即从前往后取词，从7->1，每次减一个字，直到词典命中或剩下1个单字。第1次：“我们在野生动物”，扫描7字词典，无

中文文本挖掘中的无词典分词的算法及其应用

第23卷　第1期吉　林　工　学　院　学　报 V ol.23　N o.1 2002年3月 JOURNA L OF J I LI N I NSTIT UTE OF TECH NO LOGY Mar.2002 文章编号:100622939(2002)0120016203 中文文本挖掘中的无词典分词的算法及其应用Ξ 胥桂仙,　苏筱蔚,　陈淑艳 (吉林工学院计算机科学与工程学院,吉林长春　130012) 摘　要:对中文文本挖掘中的词汇处理技术进行了较深入的探讨,提出了针对汉语语言特点的无词典分词算法。该算法基于“找最长字共现”的原则,可以准确地将文本中的词汇切分出来。关键词:文本挖掘;中文分词;无词典分词中图分类号:TP31111 文献标识码:A 随着信息技术的快速发展,人们已经从信息缺乏的时代过渡到了信息极大丰富的时代。文本信息是人们用于信息记载和信息传播的最重要的媒体之一[1],如何迅速、有效地从大量数据中找到所需的信息已经成为信息服务领域中的重要问题。文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识[2],并且利用这些知识更好地组织信息的过程。中文文本挖掘技术成败的关键在于文本中词汇切分的成功与否。文中主要介绍如何在没有词典的情况下实现汉语文本的分词。这实际上是从文字信息中自动获取知识的一种方法。 1　中文文本挖掘中无词典分词算法研究汉语语言文字的处理与西文相比,一个明显的不同是汉语没有词与词之间的显式分隔标记[3]。“什么是词?”“汉语究竟有多少个词?”等这样的许多问题,迄今还是语言学家争论不休的问题。在中文文本挖掘的分词技术中,基于词库的算法目前使用较广,也较为成熟。这类算法分词的正确性很大程度上取决于所建的词库。一个词库应具有完备性和完全性两个方面。建立一个同时满足这两个要求的词库具有很大的难度[4]。所以对于中文文本挖掘来说,基于词库的分词技术可能会使某些具有重要意义的词汇被疏漏,从而导致挖掘的内容不是十分的准确。作者设计了一种发现文本中所有最长频繁序列的算法,其根本假设是“组成一个词的汉字经常在文中以相同的顺序重复出现”。这个算法能准确地切分文本中的词汇。 111　概念介绍 11111　按字索引设一个文档集D={D1,D2,…,D n},其中D i 为一个文本,i=1,2,…,n。设一个文本D i可描述为D i=s1s2…s n,s i为字符[1]。以四元组形式将文档集D存入数据库,四元组形式为(f i,p i,s i, flag),其中f i为文档D i对应的文件标号,p i为字符s i在文本中的位置,flag为产生长词标记,初值为0。 11112　字共现设串…s i s i+1…s i+m s i+m+1…所产生的按字索引为{…(f i,p i,s i,0),(f i,p i+1,s i+1,0)…(f i,p i+m, s i+m,0)(f i,p i+m+1,s i+m+1,0)…}具有s i=s i+m, s i+1=s i+m+1,p i+1=p i+1,p i+m+1=p i+m+1,则称s i s i+1为2字符长度的2次共现[2]。依此类推,可以定义2字符长度的n次共现。进一步可定义:k长度的n次共现。字符串长度为n(以下简称为n序列)。 11113　频繁域值如果一个序列在一篇文档中至少出现σ次,则认为这个序列是频繁的。σ被称为频繁域值[5]。 11114　稀有词这类词的特点是在文档中出现的频率很低,对文档的内容贡献也不大。因此,对于这类词应予以滤除[3]。 Ξ收稿日期:2001210229 作者简介:胥桂仙(1974-),女,吉林长春人,吉林工学院硕士研究生,主要从事数据挖掘与知识发现研究1