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新版盘古代码、分词词库以及分词工具。

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简介:
新版盘古代码,以及配套的分词词库和分词工具Pan Gu Segment,能够有效地对中文和英文语句中的单词进行切分。 盘古分词作为一款中英文分词的软件组件,凭借其作者eaglet此前开发的KTDictSeg中文分词组件积累了众多用户。作者深耕于分词组件的开发领域,并依托于丰富的经验以及最新的技术创新,对盘古分词组件进行了全面的重新编写与优化。

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客服
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    本资源包提供最新版本的盘古框架代码、优化后的中文分词词库以及实用开发工具,助力开发者提升应用性能与用户体验。 新版盘古分词组件结合了作者之前开发的KTDictSeg中文分词的经验,并采用了最新的技术进行重新编写。Pan Gu Segment是一个能够对句子中的中英文词语进行分割处理的库,它支持多种语言文字的分词需求。该工具旨在为用户提供更高效、准确的语言处理能力,适用于各种自然语言处理场景。
  • C#
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    C#盘古分词工具是一款基于盘古中文分词技术开发的C#版开源分词组件,适用于各类.NET项目中的中文自然语言处理需求。 1. 修改字典格式以提高加载速度。 2. 增强对英文专业术语的支持(如C++, C# 等),只要它们被加入到词库中即可正确识别出来。 3. 引入词频判断功能,在无法确定最佳分词结果时,依据各词汇出现的频率来决定取舍。 4. 提供优先考虑高频词汇选项。通过开启 FreqFirst 选项动态调整分词粒度以适应不同需求。 5. 增强中文人名识别能力,统计并定位特定的人名前缀和后缀模式。 6. 实现对未登录的中文词语出现频率进行统计,并与已知词条一样处理这些高频词汇。 7. 开发自动更新字典功能。超过设定阈值(通过 UnknownWordsThreshold 参数指定)的新词将被加入到现有字典中,但建议手动添加而非自动化操作以确保准确性。(需开启 AutoInsertUnknownWords 选项) 8. 引入定期保存机制来保护修改后的词汇列表和统计结果。 9. 提供KTDictSeg.xml配置文件用于设置分词参数。 10. 集成Lucene.net支持,提供 KTDictSegAnalyzer 分析器以兼容该搜索引擎框架。 11. 设计字典管理功能,包括添加、删除或修改词条的操作界面。 12. 在字典管理中加入批量导入未登录词汇的选项,帮助用户手动筛选并插入合适的词语至词库之中(推荐使用)。 13. 提供一个结合了Lucene.net和KTDictSegAnalyzer的新闻搜索示例程序包,项目命名为 Demo.KTDictSegAnalyzer 。 此外,在源码版本 src_V1.3.01 和可执行文件与配置文件集合 rel_V1.3.01 中包含了一系列工具及资源。词库、停用词表以及统计结果的人名前后缀信息被保存在 Data 文件夹内,而 News 目录则存放了利用 Lucene.net 构建的新闻搜索索引实例。 另外还提供了一个名为 News.zip 的文件,它包含了大约 30,000 条从不同网站采集来的过时新闻记录(约2千万字),供学习和测试之用。需要注意的是,在导入 news.xml 文件前,请确保该文件与 Demo.KTDictSegAnalyzer.exe 执行程序位于同一目录下。
  • 利用此可更并加入自定义汇。。。
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    这是一款实用的语言处理工具,专门设计用于更新和扩展盘古分词系统的词汇库,支持用户添加个性化词语,增强文本分析功能。 可以通过该工具对盘古分词的词库进行升级,并添加所需的词汇。
  • 的中文
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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。
  • Lucene.Net与C#示例
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    本项目提供使用Lucene.Net搜索引擎库结合盘古分词进行中文搜索处理的C#示例代码,适用于需要高效索引和检索功能的应用开发。 Lucene.Net与盘古分词是常见的中文信息检索组合。然而随着盘古分词停止更新,它已不再兼容于Lucene.Net3.0版本。为了帮助大家避免遇到技术难题,我使用了Lucene.Net2.9和盘古分词2.3搭建了一个示例项目,并提供了两个模块的源代码以供研究参考。
  • ANSJ
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    ANSJ分词工具新版是一款经过全面升级的语言处理软件,具备高效精准的中文分词、词性标注等功能,适用于自然语言处理多种场景。 要使用ANSJ最新版本,在工程下添加两个包,并创建一个名为library的文件夹,将两个字典文件放入其中。最后,把library.properties文件添加到src目录下即可。感谢孙健老师的贡献。
  • 中的自然语言处理_farewell.txt
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    本项目专注于开发适用于古诗词文本的自然语言处理技术,特别强调在诗词语料中进行精准分词的研究与应用。通过深入分析古典文学作品的语言特点,旨在提高对古代汉语的理解和处理能力,为古诗词的学习、研究及普及提供技术支持。 自然语言处理(NLP)是计算机科学与语言学的交叉领域,旨在使机器能够理解和生成人类语言。分词作为其中的关键步骤,在中文文本处理中尤为重要,因为汉字之间没有空格来区分词语边界。 古诗词分词则是自然语言处理技术的一个重要应用案例。具体而言,它包括以下几个方面: 1. 中文分词原理:将连续的字符序列拆分为有意义的词汇单位是这项工作的核心任务。实际操作时通常使用字典、规则匹配和统计模型等方法来完成这个过程。 2. 规则与统计模型相结合:在处理古诗词这种特殊文体时,系统不仅需要依赖于韵律和平仄等语言学规则来进行分词,还需结合大规模语料库训练出的统计模型以提高准确度。 3. 确定词性:为后续分析任务(如情感分类、主题提取)提供支持的前提是能够正确识别每个词汇的基本属性(名词、动词等)。例如,“西辞黄鹤楼”中“西”表示方位,而“黄鹤楼”则是专有名词。 4. 词汇歧义消解:由于古诗词中的某些词语可能有多种含义或用法,因此需要根据上下文来判断其最合适的解释。“孤帆远影碧空尽”的例子展示了如何通过语境理解来解决这种问题。 5. 特殊结构处理:考虑到诗歌特有的对仗、排比等修辞手法,在分词时需特别注意这些形式上的特点以确保准确性。例如,“莫愁前路无知己,天下谁人不识君”中的词语搭配就需要保持一致性和合理性。 6. 现代技术的应用:尽管传统的方法如字符串处理仍然有效,但深度学习模型(比如基于Transformer架构的预训练语言模型)在理解和解析复杂文本方面显示出更强大的能力。通过大量数据进行自我学习,这些先进工具能够应对更加复杂的自然语言现象。 7. 实际应用实例:“farewell.txt”文件中的古诗词分词处理有助于建立一个便于检索和注释的语料库,并为诗歌风格分析、情感分类及作者识别等研究提供基础支持。
  • 根组合终极.xlsm
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    《词根组合分词工具终极版》是一款功能强大的Excel插件(.xlsm格式),专为词汇学习者和语言研究者设计。它通过词根分析,帮助用户高效地分解单词、记忆新词汇,并提供丰富的词源信息,极大提升学习效率与深度理解能力。 百度SEM分词工具终极版包含精确分组表、模糊筛选表、分组后数据以及最终展现的词根分组组合功能,能够处理上万条关键词,并将最终结果导入到百度推广计划中。
  • 中文大全(完整).rar
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    本资源包汇集了全面的中文分词词组库及实用工具,适用于自然语言处理和机器学习领域,助力研究者提升文本分析效率。 中文分词词库汇总分为两个目录:一是包含150多万个分词词条的综合词库;二是主流分词工具的专用词库,包括word、jieba、mmseg和IK等常用分词软件的最新版本。