Advertisement

Ansj中文分词(功能强大)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Ansj是一款强大的中文分词工具,支持多种分词模式和自定义词典,适用于各种自然语言处理场景。 Ansj中文分词是一款纯Java开发的自然语言处理工具,旨在实现“准确、高效、自由地进行中文分词”。该分词工具具有自我学习的功能,因此请勿随意提交数据以避免影响其准确性。其实质是一种基于机器学习和动态规划模型的技术。如果发现此模式下的分词存在问题,请参考新词发现功能,这是初始版本的一部分。Ansj保证了较高的准确率,并具备人名识别能力。 此外,该工具还具有新词发现、人名识别以及机构名称识别等功能。虽然可能在某些情况下准确度稍逊一筹,但其应用价值极高。尤其适用于追求高召回率的Lucene使用者群体中。尽管技术含量并不特别复杂,但由于其实用性而备受青睐。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Ansj
    优质
    Ansj是一款强大的中文分词工具,支持多种分词模式和自定义词典,适用于各种自然语言处理场景。 Ansj中文分词是一款纯Java开发的自然语言处理工具,旨在实现“准确、高效、自由地进行中文分词”。该分词工具具有自我学习的功能,因此请勿随意提交数据以避免影响其准确性。其实质是一种基于机器学习和动态规划模型的技术。如果发现此模式下的分词存在问题,请参考新词发现功能,这是初始版本的一部分。Ansj保证了较高的准确率,并具备人名识别能力。 此外,该工具还具有新词发现、人名识别以及机构名称识别等功能。虽然可能在某些情况下准确度稍逊一筹,但其应用价值极高。尤其适用于追求高召回率的Lucene使用者群体中。尽管技术含量并不特别复杂,但由于其实用性而备受青睐。
  • ANSJ Seg:基于Java的ANSJ器(.ict)优化版本,性超越原版,支持、人名识别及性标注等
    优质
    ANSJ Seg是基于Java开发的高效中文分词工具包,作为ANSJ的升级版本,它在保持原有功能如中文分词、人名识别和词性标注的基础上,显著提升了性能。 Ansj中文分词 使用帮助: 这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词Java实现。 性能方面,在mac air设备上测试显示每秒钟能处理大约200万字,准确率超过96%。 该工具支持多种功能包括:中文分词、识别姓名、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要和关键词标记等。适用于自然语言处理等领域,并能满足对高精度分词效果的需求。 在使用时,可以通过Maven添加如下依赖: ```xml org.ansj ansj_seg 5.1.1 ``` 为了测试功能,可以调用简易接口。
  • ansj的jar包
    优质
    ansj分词的jar包是一款基于ANSJ(阿牛自然语义分析)强大的开源分词组件的Java库文件。它提供了高效的中文词语切分和自然语言处理功能,适用于需要进行文本分析、搜索引擎、推荐系统等应用领域。 ansj 分词所需jar包包括:ansj_seg-5.1.1.jar、ansj_seg-5.1.1-sources.jar、nlp-lang-1.7.2.jar、nlp-lang-1.7.2-sources.jar和pinyin4j-2.5.0.jar。
  • Rime的
    优质
    《Rime的强大词库功能》简介:Rime输入法以其灵活强大的词库系统著称,用户可轻松定制和扩展个人词汇,满足特定领域的专业需求。是一款真正个性化的中文输入解决方案。 Rime输入法被誉为世界上最优秀的可定制化输入法之一,其强大的自定义功能让你能够拥有完全个性化的输入体验。附件中的词库是我精心收集的成果,你可以根据需要适量导入使用。
  • ANSJ工具新版
    优质
    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。
  • 支持英字母、数字和混合——,应用广泛!
    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。
  • Excel自动
    优质
    Excel中文自动分词功能是一款专为处理大量中文数据设计的实用插件,它能高效准确地将长段文本分解成有意义的词汇单元,极大地提升了数据分析与信息提取的工作效率。 Excel自动分词功能可以调用第三方接口实现,这种方式既高效又稳定。
  • 优质
    本词库汇集了广泛的中文词汇资源,旨在为自然语言处理和机器学习提供强大的基础支持。适合开发者、研究者使用。 最近我在研究中文分词的过程中,在网上找到了一个TXT格式的词典,并决定分享出来。这个词典对我在进行相关课题的研究时非常有帮助,因此我觉得它也可能对其他人有用。希望这份资源能够为同样关注或从事这方面工作的朋友们提供一些参考和便利。
  • Word2Vec:利用DeepLearning4j与Ansj实现的向量模型
    优质
    本项目基于DeepLearning4j和Ansj框架,构建了适用于中文的Word2Vec模型,旨在生成高质量的中文词向量,为自然语言处理任务提供支持。 使用基于deeplearning4j和ansj的word2vec进行中文处理适合于com.github.yuyu.example: ```java Word2Vec word2Vec = Word2VecCN.builder() .charset(Charset.forName(GB2312)) .addFile(/Users/zhaoyuyu/Downloads/阅微草堂笔记.txt) .addFile(/Users/zhaoyuyu/Downloads/白话加强版阅微草堂笔记.txt) .build() .fit(); WordVectorSerializer.writeWord2VecModel(word2Vec, /path/to/save/model); ```