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中文分词工具包:麻将的开源方案,包含Web API和Lucene支持,适用于中英文混合分词

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简介:
这是一款功能强大的中文分词工具包,特别针对麻将术语进行了优化,并兼容中英文混合文本。该工具集成了Web API接口及Lucene插件扩展,助力高效精准的信息检索与处理。 麻将一直是广受欢迎的传统娱乐活动,字牌的组合千变万化。汉字的组合也是变化多端,通过研究麻将中的汉字组合,可以发现汉语的秘密,并为自然语言处理提供有效的中文分词工具。 麻将是基于Scala的语言实现的一个中文分词软件包。这个项目的核心是最大概率分词方法,专为搜索引擎、文本信息抽取和自然语言处理设计。该项目性能优异且速度快,易于使用并具有高测试覆盖率。 关于分词歧义的解决方案:虽然目前有多种不同的分词方法,但越来越多的研究认为将分词视为序列标注问题是有益的。然而,在实际应用中基于字典的方法因其速度优势而被广泛采用,并能快速应用于各个领域。

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客服
客服
  • Web APILucene
    优质
    这是一款功能强大的中文分词工具包,特别针对麻将术语进行了优化,并兼容中英文混合文本。该工具集成了Web API接口及Lucene插件扩展,助力高效精准的信息检索与处理。 麻将一直是广受欢迎的传统娱乐活动,字牌的组合千变万化。汉字的组合也是变化多端,通过研究麻将中的汉字组合,可以发现汉语的秘密,并为自然语言处理提供有效的中文分词工具。 麻将是基于Scala的语言实现的一个中文分词软件包。这个项目的核心是最大概率分词方法,专为搜索引擎、文本信息抽取和自然语言处理设计。该项目性能优异且速度快,易于使用并具有高测试覆盖率。 关于分词歧义的解决方案:虽然目前有多种不同的分词方法,但越来越多的研究认为将分词视为序列标注问题是有益的。然而,在实际应用中基于字典的方法因其速度优势而被广泛采用,并能快速应用于各个领域。
  • 四十万汉语库,
    优质
    这是一款拥有四十万词条的强大汉语词库,专为提高中文文本的分词准确性而设计。无论是语言学家还是软件开发者,都能从中受益,提升其相关研究与应用效果。 文本段落件包含四十万条独特的汉语词汇,已经确认无误。每行一个词,并且没有重复的词汇,适用于中文分词任务。
  • 字母、数字——功能强大,应广泛!
    优质
    这款工具支持中英文及数字混合分词处理,具备强大的文本分析能力,适用于多种场景,如搜索引擎优化、机器翻译等。 支持英文、数字及中文的混合分词功能,并能识别常用数量和人名匹配。拥有超过22万词条的词库整理,采用正向最大匹配算法实现智能数字、日期和人名识别。具体操作方法在内部文档中有详细说明。
  • IKAnalyzer 2012u6 轻量级
    优质
    简介:IKAnalyzer是一款开源的中文分词工具包,适用于Java环境下的文本分析。它提供了丰富的词典和规则支持,能够满足多种场景下的分词需求,是信息检索、自然语言处理等应用的理想选择。 IK Analyzer 是一个开源的基于 Java 语言开发的轻量级中文分词工具包。自2006年12月推出1.0版本以来,IKAnalyzer已经更新了四个主要版本。最初它是为开源项目Lucene设计的一个结合词典和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版开始,IK发展成为一个面向Java的公共分词组件,并且独立于Lucene项目,同时提供了针对Lucene的优化实现。在2012年版本中,IK实现了进一步改进。
  • ikanalyzer兼容Lucene 7.1.0
    优质
    Ikanalyzer是一款兼容Lucene 7.1.0的高效中文分词插件,旨在为用户提供精准、快速的中文文本分析服务,广泛应用于搜索引擎和信息检索系统。 由于林良益先生在2012年之后未对IKAnalyzer进行更新,导致其不兼容后续Lucene分词接口的变化。因此,该jar包仅支持Lucene 6.0及以上版本。
  • 近40万个
    优质
    这是一个庞大的中文分词词库,收录了近40万词条,全面覆盖各类专业术语和常用表达,为自然语言处理提供坚实的基础。 标题中的“近40万词汇的中文分词词库”指的是一个包含大约四十万个词汇的数据集合,专门用于处理中文文本的分词任务。中文分词是自然语言处理(NLP)的基础步骤之一,涉及将连续的汉字序列分割成具有语义意义的单元,如词语或短语。建立这样一个大规模的词库旨在提高分词准确性和效率,在应对大量文本数据时尤为关键。 描述中的“access的分词词库”表明该数据库是基于Microsoft Access构建的。Access是一种关系型数据库管理系统(RDBMS),常用于存储和管理结构化信息。在此场景中,它被用来组织和维护近40万个词汇及其相关信息。每个词汇都关联了一个数值字段(num字段)来表示其热度或频率,这有助于优化分词策略、识别高频词汇以及进行关键词提取等任务。 标签“中文分词”、“分词词库”和“中文搜索”进一步明确了该资源的应用领域。中文分词是处理中文信息的重要技术之一,影响着后续的文本分析工作如情感分析、信息检索及机器翻译。而这个大规模的分词词库则是实现这一技术的基础工具,可以增强系统对新词汇或专业术语等未见过内容的理解能力。 文件名“fc.mdb”表明压缩包内包含一个Microsoft Access数据库文件。在实际应用中,开发者和研究人员可以通过编程接口(例如ODBC或ADO.NET)来连接并查询这个数据库以获取所需的数据信息,并根据需要进行更新操作。 总之,这一资源为处理大量的中文文本数据提供了一个强有力的工具,在搜索引擎优化、社交媒体分析及新闻监测等领域具有广泛的应用价值。通过利用大规模的分词词库和关键词热度信息等特性,开发者能够改进现有的分词算法并提升自然语言处理系统的性能,从而在诸如信息检索、智能推荐以及语义理解等方面取得更好的效果。
  • 汇表(53143条条,全面!)
    优质
    这本中文词汇表包含53143个词条,专为分词设计,内容详尽丰富,是学习和使用中文的理想工具。 中文词表包含53143个词条,适用于分词任务。
  • PythonSmallSeg
    优质
    SmallSeg是专为Python设计的一款高效的中文分词库,支持快速准确地进行文本处理和自然语言分析,适用于各种应用场景。 在自然语言处理领域,中文分词是基础且关键的一环。它将连续的汉字序列分割成具有语义的词汇单元,为后续文本分析提供便利。Smallseg是一个专门为满足这一需求而设计的Python工具包,以其高效、轻量级的特点,在众多分词工具中脱颖而出。 本段落深入探讨了smallseg的安装步骤及其使用方法,并阐述其在实际应用中的价值。首先介绍如何安装smallseg:只需将下载后的压缩包解压,然后把其中包含的小文件`smallseg.py`复制到Python环境下的Lib目录内即可完成安装。这一步骤使得Smallseg能够被Python环境识别和调用,无需额外的设置或依赖管理工具。 在分词算法方面,Smallseg主要基于概率模型设计实现,包括隐马尔可夫模型(HMM)及最大熵模型(MaxEnt)。这两种模型都广泛应用于中文分词领域。其中HMM通过学习大量文本中的词语频率信息来预测当前字符最可能属于哪个词汇的结尾;而MaxEnt则利用特征函数最大限度地提高分类准确性,两者结合可以较好解决歧义性问题,并提升整体分词精度。 使用Smallseg进行实际操作非常简单直观:首先在Python环境中导入smallseg模块,然后通过调用`cut()`方法将输入文本转换为词汇序列。例如: ```python from smallseg import cut text = 这是一个示例文本,我们将使用smallseg进行分词。 words = cut(text) print( .join(words)) ``` 这段代码会输出每个单词之间以空格隔开的分词结果。 Smallseg的应用场景非常广泛,包括但不限于情感分析、关键词提取、机器翻译和文本分类等任务。准确且高效的中文词汇拆解能够为这些应用提供坚实的基础支持,比如在情感分析时帮助识别反映情绪倾向的关键字,在机器翻译中建立单词对应关系以及提高文本分类模型的性能。 尽管Smallseg具有安装简便的优点,并能在轻量级应用场景下表现出色,但在处理复杂语料库或特定领域文档时可能需要更强力的分词工具如jieba、pkuseg等。这些高级选项通常提供更多定制功能和模式选择(例如用户字典支持及并行计算能力),以满足更精细的要求。 综上所述,Smallseg凭借其易于安装的特点以及强大的中文文本处理性能,在Python环境下成为了一个非常实用的分词工具包。无论是初学者还是有经验的技术人员都能够迅速掌握并应用于各种项目中,进一步推动了自然语言处理技术的发展进程。
  • IK AnalyzerJava实现(全部
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    本项目提供了一个基于IK Analyzer的高效中文分词器Java实现,内含所有必需的工具包,方便开发者直接集成与应用。 1. lucene-core-3.6.0.jar 2. IKAnalyzer2012.jar(主jar包) 3. IKAnalyzer.cfg.xml(分词器扩展配置文件) 4. stopword.dic(停止词典) 5. IkSegmentation.java(样例类)
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    这是一套全新的中文分词工具词库,旨在提供更精准、高效的中文文本处理能力,适用于多种自然语言处理任务。 以下是四种分词工具的最新词库情况:IK分词包含27万词汇、jieba分词有40万词汇、mmseg分词包括15万词汇以及word分词则拥有64万词汇。