NLPIR-ICTCLAS分词系统开发手册2016版
nlpir分词法
nlpir分词法NLPIR（Natural Language Processing and Information Retrieval）分词法是一种基于自然语言处理和信息检索的文本分析方法。
它可以将自然语言文本切分成有意义的词语或词组，为后续的语义分析提供基础支持。
本文将介绍NLPIR分词法的原理、应用场景以及使用方法。
一、NLPIR分词法原理NLPIR分词法主要依赖于预先构建的字典和规则。
在分词过程中，NLPIR会根据字典中的单词和词组对文本进行切分，并根据规则对切分结果进行调整和修正，以得到更准确的分词结果。
NLPIR可以处理中文和英文文本，具有较好的鲁棒性和可靠性。
二、NLPIR分词法应用场景1. 信息检索：NLPIR分词法可以将文本切分成词语或词组，帮助搜索引擎更准确地理解用户的查询意图，提高搜索结果的相关性和准确性。
2. 文本挖掘：NLPIR分词法可以帮助提取文本中的关键词和关键短语，从而进行主题分析、情感分析、舆情监测等任务。
3. 自然语言处理：NLPIR分词法是自然语言处理的基础步骤，可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务。
三、NLPIR分词法使用方法NLPIR分词法可以通过以下步骤进行使用：1. 安装NLPIR分词库：可以从官方网站下载并安装相应的分词库，支持多种编程语言和操作系统。
2. 导入分词库：在使用NLPIR分词法之前，需要在代码中导入分词库，并进行初始化设置。
3. 加载字典和规则：NLPIR分词法依赖于字典和规则进行分词，需要将相应的字典和规则加载到分词库中。
4. 分词处理：将待分词的文本输入分词库，调用相应的接口实现分词处理，并获取分词结果。
5. 分词结果处理：对分词结果进行后续处理，如去除停用词、提取关键词等。
总结：NLPIR分词法是一种基于自然语言处理和信息检索的文本分析方法，可以帮助将自然语言文本切分成有意义的词语或词组。
它在信息检索、文本挖掘和自然语言处理等领域有广泛的应用。
ICTCLAS分词系统研究(四)-初次切分
ICTCLAS分词系统研究（四）－初次切分
经过原子分词后，源字符串成了一个个独立的最小语素单位。
下面的初次切分，就是把原子之间所有可能的组合都先找出来。
算法是用两个循环来实现，第一层遍历整个原子单位，第二层是当找到一个原子时，不断把后面相邻的原子和该原子组合到一起，访问词典库看它能否构成一个有意义有词组。
用数学方法可以做如下描述：
有一个原子序列：A(n)(0<=n<m)(其中m为原子序列A的长度)。
当I=n时，判断AnAn+1..Ap 是否为一个词组，其中n<p<m.
用伪码表示：
for(int I=0;I<m;I++){
String s=A[I];
for(int j=I+1;j<m;j++){
s+=A[j];
if(s是一个词组){
把s加入到初次切分的列表中;
记录该词组的词性;
记录该词组所在表中的坐标位置及其它信息;
}
else
break;
}
}
分词用例”红跟病很多”经过初次切分后的数据结构及切分结果如下图所示:
用二维表来表示的表结构和队列结构如下图所示:
从上图可以看出,在二维表中,初次切分后的词组,第一次字相同的在同一行,最后一个字相同的在同一列,原来的原子在对称轴上.。
自然语言处理 操作手册
自然语言处理操作手册
自然语言处理（NLP）是一种人工智能技术，用于让计算机理解和生成人类语言。
以下是NLP的基本操作手册：
1. 数据收集：对于NLP任务来说，大量高质量的语料是基础。
可以通过直
接下载开源的语料库，如维基百科的语料库。
此外，也可以自己动手开发爬虫去抓取特定的内容。
2. 文本清洗：这个阶段主要涉及移除文本中的无关内容，例如标点符号。
可以使用Python的isalpha()函数将标点从文本中分离，同时创建一个新的
list存储不含标点的小写单词。
3. 分词：分词是将连续的文本切分为独立的单词或符号的过程。
中文分词是中文NLP预处理的重要步骤，常用的分词工具有jieba等。
4. 词性标注：给每个词分配一个词性标签，例如名词、动词、形容词等。
这有助于理解句子的结构和意义。
5. 命名实体识别（NER）：识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织等。
6. 去除停用词：停用词是那些对文本意义贡献不大的词，如“和”、“但是”、“所以”等。
去除停用词可以减少计算复杂度并提高模型的性能。
7. 特征提取：将文本转换为数值特征向量，以便机器学习算法使用。
常见的特征包括词袋模型、TF-IDF等。
8. 模型训练与评估：使用提取的特征训练NLP模型，如分类器、生成模型等。
然后使用测试数据评估模型的性能，根据评估结果调整模型参数或尝试其他算法。
9. 部署与优化：将训练好的模型部署到实际应用中，并根据实际使用情况进行优化和调整。
以上是NLP的基本操作流程，实际操作中可能需要根据具体任务和数据特点进行调整和优化。
几款开源的中文分词系统
⼏款开源的中⽂分词系统以下介绍4款开源中⽂分词系统python环境下，jieba也不错，实现词性分词性能据说不错。
1、ICTCLAS – 全球最受欢迎的汉语分词系统中⽂词法分析是中⽂信息处理的基础与关键。
中国科学院计算技术研究所在多年研究⼯作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中⽂分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时⽀持⽤户词典；⽀持繁体中⽂；⽀持GBK、UTF-8、UTF-7、UNICODE等多种编码格式。
我们先后精⼼打造五年，内核升级6次，⽬前已经升级到了ICTCLAS3.0。
ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45%，API不超过200KB，各种词典数据压缩后不到3M，是当前世界上最好的汉语词法分析器。
系统平台：Windows开发语⾔：C/C++、Java、C#使⽤⽅式：dll调⽤晴枫附注：ICTCLAS有共享版、商业版、⾏业版，⽀持Linux平台，但不开源。
ICTCLAS已进⼊商⽤，且应⽤范围较⼴，相信分词效率出⾊。
2、HTTPCWS – 基于HTTP协议的开源中⽂分词系统HTTPCWS 是⼀款基于HTTP协议的开源中⽂分词系统，⽬前仅⽀持Linux系统。
HTTPCWS 使⽤“ICTCLAS 3.0 2009共享版中⽂分词算法”的API进⾏分词处理，得出分词结果。
ICTCLAS是中国科学院计算技术研究所在多年研究⼯作积累的基础上，基于多层隐马模型研制出的汉语词法分析系统，主要功能包括中⽂分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时⽀持⽤户词典。
ICTCLAS经过五年精⼼打造，内核升级6次，⽬前已经升级到了ICTCLAS3.0，分词精度98.45%，各种词典数据压缩后不到3M。
ICTCLAS在国内973专家组组织的评测中活动获得了第⼀名，在第⼀届国际中⽂处理研究机构SigHan组织的评测中都获得了多项第⼀名，是当前世界上最好的汉语词法分析器。
自然语言处理技术手册
自然语言处理技术手册自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中一门研究人机间如何进行自然语言交互的学科。
近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及，自然语言处理在各个领域中都发挥着重要作用。
本手册将为您介绍自然语言处理的相关技术和方法。
一、自然语言处理概述1.1 自然语言处理的定义与应用范围1.2 自然语言处理的基本任务1.3 自然语言处理的挑战与机遇二、自然语言处理技术的关键步骤2.1 文本预处理2.1.1 文本清洗2.1.2 分词与词性标注2.1.3 停用词过滤2.1.4 词干化与词形还原2.2 文本表示与特征提取2.2.1 词袋模型2.2.3 Word2Vec与词嵌入2.2.4 文本分类与主题建模2.3 语法分析与句法树2.3.1 语法规则2.3.2 句法解析算法2.3.3 句法树的应用2.4 语义理解与语义角色标注2.4.1 语义角色标注的定义2.4.2 语义角色标注的方法2.4.3 语义角色标注的应用2.5 机器翻译与文本生成2.5.1 统计机器翻译2.5.2 神经机器翻译2.5.3 文本生成技术三、自然语言处理中的常用工具和资源3.1 Python自然语言处理库3.1.1 NLTK3.1.3 Gensim3.2 中文自然语言处理工具包3.2.1 jieba分词3.2.2 HanLP3.2.3 THULAC3.3 常用语料库与数据集3.3.1 Penn Treebank3.3.2 CoNLL3.3.3 Wikipedia语料库四、自然语言处理技术在各领域的应用4.1 信息抽取与知识图谱4.2 情感分析与舆情监测4.3 问答系统与智能助手4.4 文本摘要与文档自动化处理五、自然语言处理的发展趋势与展望5.1 深度学习在自然语言处理中的应用 5.2 多语言处理与跨语言情感分析5.3 知识图谱与语义搜索5.4 强化学习与自然语言交互结语自然语言处理技术作为人工智能领域的重要组成部分，正在不断发展和演进。
ICTCLAS 中科院分词系统 代码 注释 中文分词 词性标注
ICTCLAS 中科院分词系统代码注释中文分词词性标注（转）中科院分词系统概述这几天看完了中科院分词程序的代码，现在来做一个概述，并对一些关键的数据结构作出解释〇、总体流程考虑输入的一句话，sSentence="张华平欢迎您"总体流程:一、分词"张/华/平/欢迎/您"二、posTagging "张/q 华/j 平/j 欢迎/v 您/r"三、NE识别:人名识别,音译名识别,地名识别"张/q 华/j 平/j 欢迎/v 您/r" "张华平/nr"四、重新分词:"张华平/欢迎/您"五、重新posTagging: "张华平/nr 欢迎/v 您/r"技术细节一、分词分词程序首先在其头末添加开始符和结束符sSentence="始##始张华平欢迎您末##末"然后是分词,基本思想就是分词的得到的词的联合概率最大假设"张华平欢迎您" 分为"w_1/w_2/.../w_k" 则w_1/w_2/.../w_k=argmax_{w_1'/w_2'/.../w_k'}P(w_1',w_2',...,w_k')=argmax_{ w_1'/w_2'/.../w_k'}P(w_1')P(w_2')...P(w_k')细节:首先给原句按字划分,所有汉字一个一段,连续的字母,数字一段,比如"始##始张华平2006欢迎您asdf末##末"被划为"始##始/张/华/平/2006/欢/迎/您/asdf/末##末"接着找出这个句子中所有可能出现的词,比如"始##始张华平欢迎您末##末",出现的词有"始##始","张","华","平","欢","迎","您","末##末","欢迎"并查找这些词所有可能的词性和这些词出现的频率。
中文分词工具简介与安装教程（jieba、nlpir、hanlp、pkuseg、foolnl。。。
中⽂分词⼯具简介与安装教程（jieba、nlpir、hanlp、pkuseg、foolnl。
2.1 jieba2.1.1 jieba简介Jieba中⽂含义结巴，jieba库是⽬前做的最好的python分词组件。
⾸先它的安装⼗分便捷，只需要使⽤pip安装；其次，它不需要另外下载其它的数据包，在这⼀点上它⽐其余五款分词⼯具都要便捷。
另外，jieba库⽀持的⽂本编码⽅式为utf-8。
Jieba库包含许多功能，如分词、词性标注、⾃定义词典、关键词提取。
基于jieba的关键词提取有两种常⽤算法，⼀是TF-IDF算法；⼆是TextRank算法。
基于jieba库的分词，包含三种分词模式：精准模式：试图将句⼦最精确地切开，适合⽂本分析）；全模式：把句⼦中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度⾮常快，但是不能解决歧义）；搜索引擎模式：搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提⾼召回率，适合⽤于搜索引擎分词。
Jieba官⽅⽂档：2.1.2 jieba安装Jieba库安装⽐较便捷，只需要在命令框中输⼊：pip install jieba；或者在pycharm中，通过setting-project安装。
2.2 thulac2.2.1 thulac简介THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清华⼤学⾃然语⾔处理与社会⼈⽂计算实验室研制推出的⼀套中⽂词法分析⼯具包，具有中⽂分词和词性标注功能。
THULAC集成了⽬前世界上规模最⼤的⼈⼯分词和词性标注中⽂语料库（约含5800万字），模型标注能⼒强⼤。
该⼯具包在标准数据集Chinese Treebank(CTB5)上分词的F1值可达97.3%，词性标注的F1值可达到92.9%。
同时进⾏分词和词性标注速度为300KB/s，每秒可处理约15万字。
只进⾏分词速度可达到1.3MB/s。
总的来说，可以理解为thulac训练的分词、词性标注语料库很⼤，性能优良。
基于本体的小麦病虫害问答系统构建与实现
基于本体的小麦病虫害问答系统构建与实现郑颖;金松林;张自阳;王斌;茹振钢【摘要】为了能够及时、方便地解决农民在小麦种植过程中遇到的病虫害问题,研究并设计了一个关于小麦病虫害问题的自动问答系统.首先,将小麦的病虫害知识进行资源整合,在领域专家指导下构建小麦病虫害本体,将其作为问答系统的知识库.然后,利用自然语言处理相关技术对用户提出的问题进行分析并找到相应答案返回给用户.该系统操作方便,对小麦病虫害预防有重要作用.【期刊名称】《河南农业科学》【年(卷),期】2016(045)006【总页数】4页(P143-146)【关键词】小麦病虫害;本体;问句分析;问答系统【作者】郑颖;金松林;张自阳;王斌;茹振钢【作者单位】河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003;河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003;河南科技学院生命科技学院,河南新乡453003【正文语种】中文【中图分类】S126;S435.12小麦作为北方地区重要的粮食作物，其产量直接影响到我国经济发展和社会稳定[1]。
长期以来，病虫害一直是影响小麦产量的主要问题，有效预防和控制病虫害的发展对于提高小麦产量有着重要意义。
小麦种植过程中，农民会遇到许多难以解决的问题，这就需要有专门的技术人员进行指导，由于技术人员有限，又受制于时空因素，不可能实现一对一的指导。
随着互联网的发展，农村地区互联网也得到普及，很多农民开始通过搜索引擎搜索问题。
但是通过搜索引擎通常会搜索到许多与问题无关的答案，效果并不理想。
近几年国内也出现了许多与农业相关的网站，例如中国农业信息网、农林网等，这些网站虽然提供了专家在线服务，然而这种方式不仅时效性差，而且专家对于共通的问题逐一解答浪费了宝贵的时间。
问答系统是将人工智能、信息检索、自然语言处理等技术相结合的智能系统，它提供一个简单的接口供用户输入问题，通过分析问题自动返回答案，因其既克服了时空限制又能准确返回问题答案而备受关注。
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3.
NLPIR/ICTCLAS2016 分词系统评测.............................................................................. 11
3.1 NLPIR/ICTCLAS 在 973 评测中的测试结果......................................................... 11 3.2 第一届国际分词大赛的评测结果..........................................................................12
5.16 NLPIR_GetFileNewWords ...........................................................................................36 5.17 NLPIR_FingerPrint .......................................................................................................37
5.2 NLPIR_Exit.....................................................................................................................16
5.3 NLPIR_ImportUserDict.................................................................................................17 5.4 NLPIR_ParagraphProcess.............................................................................................19
NLPIR Copyright © 2016 Kevin Zhang. All rights reserved.
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NLPIR/ICTCLAS2016 分词系统开发文档
Document Information
Document ID NLPIR-ICTCLAS-2013-WHITEPAPER Security level Public 公开
1.
NLPIR/ICTCLAS2016 分词系统简介................................................................................5
2.
NLPIR/ICTCLAS2016 分词系统主要功能介绍................................................................6
Author
张华平
Publisher
/
Version Status Date Approved by
V4.0
Creation and first draft for comment Dec 19, 2013
Version History
Note：The first version is”v0.1”. Each subsequent version will add 0.1 to the exiting version. The version number should be updated only when there are significant changes, for example, changes made to reflect reviews. The first figure in the version 1.x denotes current review status by. 1. x denotes review process has passed round 1 etc .Anyone who create, review or modify the document should describe his action.
5.9 NLPIR_AddUserWord....................................................................................................27 5.10 NLPIR_SaveTheUsrDic................................................................................................28 5.11 NLPIR_DelUsrWord.....................................................................................................30 5.12 NLPIR_GetKeyWords ..................................................................................................31 5.13 NLPIR_GetFileKeyWords ............................................................................................33
目录 ..................................................................................................................................................4
5．分词功能 C/C＋＋接口............................................................................................................15
5.1 NLPIR_Init.....................................................................................................................15
complete draft for comment.ICTCLAS2014
complete draft for comment.ICTCLAS2014 add some functions. complete draft for comment.ICTCLAS2014 add some functions. complete draft for comment.ICTCLAS2016 add some functions.
3.3 NLPIR/ICTCLAS 的评测结果 ................................................................................12
4.
NLPIR/ICTCLAS 大事记：..............................................................................................13
NLPIR/ICTCLAS2016 分词系统开发文档
NLPIR/ICTCLAS 2016 分词系统开发文档
/ @ICTCLAS 张华平博士
2016-2
NLPIR Copyright © 2016 Kevin Zhang. All rights reserved.
5.5 NLPIR_ParagraphProcessA...........................................................................................21 5.6 NLPIR_FileProcess.........................................................................................................22
NLPIR Copyright © 2016 Kevin Zhang. All rights reserved.
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NLPIR/ICTCLAS2016 分词系统开发文档
目录
NLPIR/ICTCLAS 2016 分词系统开发文档 ..................................................................................1
Versio n
Author/Revie wer
Date
V1.0 Kevin Zhang 2011-8-21
V2.0 V3.0 V4.0 V5.0
Kevin Zhang Kevin Zhang Kevin Zhang Kevin Zhang
2012-8-21 2012-12-19 2013-12-19 2014-8-3
V6.0 Kevin Zhang 2014-12-25
V6.0 Kevin Zhang 2015omplete draft for comment. ICTCLAS2010 complete draft for comment.ICTCLAS2012