英文分词的算法和原理
自然语言处理之jieba分词
⾃然语⾔处理之jieba分词在所有⼈类语⾔中，⼀句话、⼀段⽂本、⼀篇⽂章都是有⼀个个的词组成的。
词是包含独⽴意义的最⼩⽂本单元，将长⽂本拆分成单个独⽴的词汇的过程叫做分词。
分词之后，⽂本原本的语义将被拆分到在更加精细化的各个独⽴词汇中，词汇的结构⽐长⽂本简单，对于计算机⽽⾔，更容易理解和分析，所以，分词往往是⾃然语⾔处理的第⼀步。
对于英⽂⽂本，句⼦中的词汇可以通过空格很容易得进⾏划分，但是在我们中⽂中则不然，没有明显的划分标志，所以需要通过专门的⽅法（算法）进⾏分词。
在Python中，有多种库实现了各种⽅法⽀持中⽂分词，例如：jieba、hanlp、pkuseg等。
在本篇中，先来说说jieba分词。
1 四种模式分词（1）精确模式：试图将句⼦最精确地切开，适合⽂本分析。
精确分词模式对应的⽅法是jieba.cut，该⽅法接受四个输⼊参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数⽤来控制是否采⽤全模式，值为False时表⽰采⽤精确分词模式；HMM 参数⽤来控制是否使⽤ HMM 模型。
（2）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。
全模式同样是调⽤jieba.cut⽅法实现，不过cut_all参数值设置为True。
（3）搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再词切分，提⾼召回率，适合⽤于搜索引擎分词。
搜索引擎模式对应的⽅法是jieba.cut_for_search。
该⽅法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使⽤ HMM 模型。
该⽅法适合⽤于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度⽐较细。
注意，待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。
注意：不建议直接输⼊ GBK 字符串，可能⽆法预料地错误解码成 UTF-8。
另外，jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是⼀个可迭代的generator，可以使⽤ for 循环来获得分词后得到的每⼀个词语(unicode)，或者⽤jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。
英语分词书写
英语分词书写
英语分词是英语语法中的一个重要部分，可以用来表达时间、原因、条件、结果等语法意义。
分词有两种形式，一种是现在分词（-ing形式），一种是过去分词（-ed形式）。
在书写英语分词时需要注意以下几点：
1. 现在分词和过去分词的形式不同，要注意区分。
2. 分词可以作为形容词或副词使用，需要根据句子结构和语境来判断。
3. 分词短语作为修饰语时通常放在被修饰的名词或代词前面。
4. 在使用分词短语时要注意主语和动词的一致性。
5. 分词短语前面需要有适当的标点符号，通常是逗号或连词。
6. 在长句中使用分词短语时要注意避免歧义和混淆。
掌握英语分词的正确书写方法对于提高写作和阅读能力都有很大的帮助。
建议学习者多练习书写和理解分词的用法，以提高英语语言能力。
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英语语法分词用法详解[英语语法详解：分词]
![英语语法分词用法详解[英语语法详解：分词]](https://img.taocdn.com/s3/m/a16060ce0b1c59eef8c7b4fe.png)
英语语法分词用法详解[英语语法详解：分词]第八章分词一.概念:分词分为现在分词和过去分词两种,是一种非谓语动词形式二.相关知识点精讲:1.现在分词的用法：1)做表语：Hewasveryamusing.Thatbookwasratherboring.很多动词的现在分词都可以作表语：exciting,interesting,encouraging,disappointing,confusing ,touching,puzzling.2)作定语：上面所出现的现在分词都可以用作定语,修饰一个名词：Thatmusthavebeenaterrifyingexperience.Ifoundhimacharmingperson.现在分词短语还可以放在名词的后面修饰名词,相当于一个定语从句：Thereareafewboysswimmingintheriver.Thereisacarwaitingoutside.3)作状语：现在分词短语可以表示一个同时发生的次要的或伴随的动作：FollowingTom,westartedtoclimbthemountain. Openingthedrawer,hetookoutabox. Takingakeyoutofhispocket,heopenedthedoor.现在分词短语还可以表示原因,相当于一个原因状语从句：Notknowingheraddress,wecouldn’tgetintouchwithher. Beingunemployed,hehasn’tgotmuchmoney.现在分词短语还可以表示时间,相当于一个时间状语从句：Hearingthenews,theyalljumpedwithjoy. Returninghome,hebegantodohishomework. Jimhurthisarmwhileplayingtennis.。
英文分词组件
英文分词组件英文分词组件是一种计算机程序，用于将英文文本分解成单位单词，以便进一步处理。
它具有许多应用，如自然语言处理、文本分类、信息检索等等。
下面我们将分步骤对英文分词组件进行阐述。
第一步：语言模型语言模型是英文分词组件的基础。
它是一种用于估计句子出现可能性的数学模型。
在英文分词组件中，语言模型通常使用统计方法建立，用于预测单词出现的可能性。
它可以用来解决一个问题：在一个长句子中，哪些是词，哪些是短语，哪些是句子成分，等等。
第二步：机器学习算法机器学习算法是英文分词组件中的另一个重要部分。
它是一种用于训练自动分词系统的算法。
通常使用有监督学习方法，利用大量的已分词的文本来训练英文分词系统。
机器学习算法可以根据训练数据中的词频、句子尺寸、词组出现频率等特征来选取正确的分词方法。
在训练过程中会得到一个模型，可以将该模型应用到新的文本中。
第三步：规则系统规则系统是英文分词组件中的另一个重要部分。
它是一组用于对文本进行人工定义的规则。
通常使用无监督学习或有监督学习方法，比如最大熵模型、支持向量机等。
规则系统可以包括字典、语法规则、词性标注等信息，以便更准确地进行分词。
第四步：自然语言处理技术自然语言处理技术是英文分词组件的核心。
它是一种用于处理自然语言文本的计算机算法。
自然语言处理技术可以识别文本中的单词、词组、句子成分，提高分词效率和准确性。
自然语言处理技术通常需要一些前置工作，如词性标注、命名实体标记、语法分析等。
经过上述四个步骤的处理，英文分词组件就可以完成对文本的分词处理了。
总体来说，英文分词组件是一个非常重要的自然语言处理工具，可以为广大用户提供自然语言文本处理服务。
分词 和数据库匹配算法
分词和数据库匹配算法分词（Tokenization）是将文本或字符串分解成更小的单元，通常是单词或标记的过程。
在数据库匹配算法中，分词常常用于处理搜索、匹配和索引等操作，以提高数据库中文本数据的检索效率。
以下是一些与数据库匹配算法相关的常见分词和技术：1. 全文搜索引擎：全文搜索引擎是一种数据库匹配算法，它使用分词技术来创建索引，支持高效的文本搜索。
例如，MySQL 的全文搜索功能可以通过使用`MATCH AGAINST` 进行全文搜索。
```sqlSELECT * FROM articles WHERE MATCH (title, content) AGAINST ('search query' IN NATURAL LANGUAGE MODE);```2. n-gram 分词：n-gram 是一种将文本切分成包含n 个连续字符的片段的方法。
在数据库匹配中，n-gram 分词可用于模糊搜索和相似度匹配。
通过创建n-gram 索引，可以更有效地处理模糊查询。
3. 正则表达式：正则表达式可以用于在文本中识别和匹配模式。
在数据库中，正则表达式可以用于复杂的模式匹配和搜索操作。
```sqlSELECT * FROM users WHERE username REGEXP '^joh?n';```4. Levenshtein 距离：Levenshtein 距离是一种度量两个字符串之间差异的方法。
在数据库匹配中，可以使用Levenshtein 距离算法来进行模糊匹配，找到与给定字符串最接近的数据库条目。
```sqlSELECT * FROM words WHERE LEVENSHTEIN('search term', column_name) < 3;```5. 全文检索引擎（如Elasticsearch）：对于大规模文本数据，专用的全文检索引擎如Elasticsearch可能更适合。
英文分词nlp
英文分词nlp英文分词(Natural Language Processing)是自然语言处理中的一个重要环节，是将一句英文语言按照一定的规则和方法划分成单词的过程。
英文分词是现代文本处理和数据挖掘中最基础的问题之一，它广泛应用于文本分类、文本搜索、信息检索、情感分析、机器翻译等领域。
英文分词的步骤如下：1. 文本清洗在进行分词前，需要进行文本清洗。
文本清洗是指对非英文字符、HTML标签、数字、连字符等进行清除或替换。
文本清洗可以使用正则表达式实现。
2. TokenizationTokenization是指将文本分割成单独的单词，即Token。
Tokenization是英文分词过程的核心步骤。
在Python中，可以使用NLTK library（自然语言工具包）和Spacy等库完成Tokenization。
3. Stop Word Removal在进行数据处理的时候，我们经常需要删除一些无用的单词，例如基本上没有语义信息、不影响文本表达的单词。
这些单词被称作Stop words（停用词）。
Stop words的集合可以根据具体问题的需求，进行定制化。
4. Stemming or Lemmatization在英文分词中，通常需要使用Stemming（词干还原）或Lemmatization（词形还原）来缩减单词的复数形式、时态等，使其归一化。
词干还原和词形还原的功能类似，但实现方式不同。
在Python 中，可以使用NLTK library和Spacy等库实现词干还原和词形还原。
5. Part-of-Speech (POS) TaggingPart-of-Speech (POS) Tagging是指对拆分后的单词打上词性标签，例如名词、动词、形容词等。
POS Tagging是自然语言处理中的一个重要任务。
在Python中，可以使用NLTK library和Spacy等库实现POS Tagging。
英文分词是自然语言处理中的一个基础环节，诸如文本分类、信息检索、情感分析等领域都需要用到分词技术。
英语语法详解：分词
英语语法详解：分词第八章分词一.概念：分词分为现在分词和过去分词两种,是一种非谓语动词形式二.相关知识点精讲：1.现在分词的用法：1) 做表语：He was very amusing.That book was rather boring.很多动词的现在分词都能够作表语：exciting, interesting, encouraging, disappointing, confusing, touching, puzzling.2) 作定语：上面所出现的现在分词都能够用作定语, 修饰一个名词：That must have been a terrifying experience.I found him a charming person.现在分词短语还能够放在名词的后面修饰名词, 相当于一个定语从句：There are a few boys swimming in the river.There is a car waiting outside.3) 作状语：现在分词短语能够表示一个同时发生的次要的或伴随的动作：Following Tom, we started to climb the mountain.Opening the drawer, he took out a box.Taking a key out of his pocket, he opened the door.现在分词短语还能够表示原因, 相当于一个原因状语从句：Not knowing her address, we couldn’t get in touch with her.Being unemployed, he hasn’t got much money.现在分词短语还能够表示时间, 相当于一个时间状语从句：Hearing the news, they all jumped with joy.Returning home, he began to do his homework.Jim hurt his arm while playing tennis.。
bpe分词算法流程
bpe分词算法流程英文回答：Byte Pair Encoding (BPE) is a data compressionalgorithm that is often used for natural languageprocessing (NLP). It works by replacing sequences of characters with single byte pair tokens. This can reducethe size of the data while preserving most of the information.The BPE algorithm works as follows:1. Start with a list of all the characters in the data.2. Create a dictionary of all the possible byte pairs.3. For each byte pair in the dictionary, calculate the number of times it occurs in the data.4. Sort the byte pairs in decreasing order of frequency.5. Merge the most frequent byte pair into a single token.6. Update the dictionary to include the new token.7. Repeat steps 3-6 until the desired number of tokens has been created.The output of the BPE algorithm is a set of tokens that can be used to represent the original data. The tokens are typically much smaller than the original characters, which can lead to significant space savings.Here is an example of how BPE can be used to compress a text file:Original text:Hello world!BPE-compressed text:He<byte pair token>wo<byte pair token>ld!As you can see, the BPE-compressed text is about half the size of the original text.BPE is a powerful compression algorithm that can be used to reduce the size of NLP data. It is particularly effective for data that contains a lot of repeated sequences of characters.中文回答：BPE 分词算法流程：1. 将数据中的所有字符列成一个列表。
分词技术_精品文档
分词技术引言：在自然语言处理（NLP）领域中，分词是一个重要的任务。
分词是将连续的文本序列分割成有意义的词或子词的过程。
分词技术在机器翻译、信息检索、文本挖掘等多个应用中发挥着关键作用。
本文将介绍分词的概念、常见的分词技术以及分词在不同领域的应用。
分词的概念：分词是将一段连续的文本序列按照一定的规则切分成有意义的词或子词的过程。
在英文中，单词之间有明显的空格分隔，因此分词相对容易。
但是在中文等一些字符之间没有明显分隔符的语言中，分词就比较困难。
正确的分词可以提供更准确的语义信息，有助于进一步的文本分析和理解。
常见的分词技术：1. 基于词典的分词技术基于词典的分词技术是最常见也是最简单的分词方法之一。
该方法使用一个包含常用词汇的词典，将输入文本与词典进行匹配，并切分出匹配的部分作为词。
这种方法简单直观，但对于未出现在词典中的新词切分效果欠佳。
2. 基于规则的分词技术基于规则的分词技术结合了词法和语法规则，通过一系列的规则来判断词的边界。
例如，中文中的动词通常以“了”结尾，通过检测这种规则，可以判断出动词的边界。
这种方法需要手动定义一系列的规则，对于不同的语言和应用场景需要不同的规则，因此可移植性有限。
3. 基于统计的分词技术基于统计的分词技术使用机器学习算法来训练分词模型。
这种方法通常需要大量的标注数据进行训练，通过学习词频、词性等统计信息，模型可以判断一个字符是否为词的边界。
常见的统计方法包括隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵模型（MaxEnt）。
这些方法在一些语料丰富的语言中取得了较好的效果。
分词在不同领域的应用：1. 机器翻译：在机器翻译中，将源语言句子分割成单词或短语可以提供更准确的翻译结果。
分词技术可以帮助机器翻译系统更好地理解源语言句子，提高翻译的准确性和流畅度。
2. 信息检索：在信息检索领域，分词在文本索引和检索中发挥着重要作用。
将文本切分成有意义的词汇可以帮助建立更准确的索引，提高信息检索的效果。
英语分词的用法(一)
英语分词的用法(一)英语分词的用法什么是英语分词？分词是将一个长句子分成短语或单词的方法。
英语分词是英语中一个重要的语法概念，通过将一个句子分成可管理的部分，可以使读者更好地理解长句子的含义。
分词的作用•更好地理解长句子的含义•帮助语言学习者发掘句子的语法和结构，提高阅读和写作能力•使句子更清晰，更易读，更容易理解分词的几种形式1.现在分词：通常以 -ing 结尾，可以被用作形容词，表示正在进行的动作。
例如：The running water sounds soothing.（流水的声音非常舒缓）2.过去分词：通常以 -ed 结尾，可以被用作形容词，表示已经发生的动作。
例如：The broken vase needs to be fixed.（破碎的花瓶需要被修好）3.原形复合词：由动词和副词或介词组成的短语，可以作为形容词或副词。
例如：The well-known actor arrived at the party.（著名的演员来参加派对了）4.不定式：以“to” 开始的动词短语，可以作为名词、形容词或副词。
例如：To study English every day is important.（每天学习英语很重要）分词的应用1.作形容词：分词可用于描述人、物、事物等形容词的用法。
例如：The excited children ran to the playground.（兴奋的孩子们跑到操场上）2.作副词：分词可用于描述动作发生的方式和情况。
例如：Heleft the office, slamming the door behind him.（他离开办公室，狠狠地关上了门）3.作补语：分词可用于补充说明主语或宾语的情况。
例如：Ibecame interested in English after studying abroad.（我在国外留学后对英语产生了兴趣）4.作主语：分词可用于作为句子的主语。
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英文分词的算法和原理
根据文档相关性计算公式
TF-IDF:http://lutaf.com/210.htm
BM25:http://lutaf.com/211.htm
分词质量对于基于词频的相关性计算是无比重要的
英文(西方语言）语言的基本单位就是单词，所以分词特别容易做，只需要3步：
l 根据空格/符号/段落 分隔,得到单词组
l 过滤，排除掉stop word
l 提取词干
第一步：按空格/符号分词
用正则表达式很容易
pattern = r'''(?x) # set flag to allow verbose regexps
([A-Z]\.)+ # abbreviations, e.g. U.S.A.
| \w+(-\w+)* # words with optional internal hyphens
| \$?\d+(\.\d+)?%? # currency and percentages, e.g. $12.40, 82%
| \.\.\. # ellipsis
| [][.,;"'?():-_`] # these are separate tokens
'''
re.findall(pattern,待分词文本)
第二步：排除stop word
stopword就是类似a/an/and/are/then 的这类高频词，高频词会对基于词频的算分
公式产生极大的干扰，所以需要过滤
第三步：提取词干
词干提取(Stemming) 这是西方语言特有的处理，比如说英文单词有 单数复数的
变形，-ing和-ed的变形，但是在计算相关性的时候，应该当做同一个单词。比
如 apple和apples，doing和done是同一个词，提取词干的目的就是要合并这些
变态
Stemming有3大主流算法
Porter Stemming
Lovins stemmer
Lancaster Stemming
Lucene 英文分词自带了3个stemming算法，分别是
EnglishMinimalStemmer
著名的 Porter Stemming
KStemmer
词干提取算法并不复杂，要么是一堆规则，要么用映射表，编程容易，但是必须
是这种语言的专家，了解构词法才行啊
http://text-processing.com/demo/stem/ 是一个在线试验词干提取算法的网站
Lemmatisation
Lemmatisation是和词干提取(Stemming) 齐名的一个语言学名词，中文可以叫做
词形还原 ,就是通过查询字典，把 "drove" 还原到 "drive"
而stemming会把单词变短，"apples","apple"处理之后都变成了 "appl"
wikipedia关于词形还原的简介
European languages lemmatizer 一个c语言的lib
做计算机语言学研究才会涉及到lemmatization，我个人觉得做搜索完全可以不考
虑，Stemming已经可以解决大问题了
参考
http://text-processing.com/
www.nltk.org python的自然语言包，非常有用
PYTHON自然语言处理中文版.pdf