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前几天的召开的2019年大数据生态产业大会不知道大家关注到没有，看到消息是hanlp2.0版本发布了。不知道hanlp2.0版本又将带来哪些新的变化？准备近期看能够拿到一些hanlp2.0的资料，如果能顺利拿到的话，到时候分享给大家！今天分享这篇是关于将hanlp封装到web …

8月1日，以“激活数据价值 释放数据原力”为主题的“2019（第四届）大数据产业生态大会”在北京拉开序幕。北京大学教授、工业和信息化部原副部长杨学山，工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长王建伟，中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强，中国电子信息产业发展研究院副院长曲大伟等…

本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例，简单来说就是做一图库，让商家轻松方便的配置商品的图片，最好是可以一键完成配置的。 这个想法很好，那怎么实现了。分析了一下解决方案步骤： 1、图库建设：至少要有图片吧，图片肯定要有关联的商品名称、商品类别、商品规格、关键字等信息。 2、商…

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。 因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类…

HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个。袁义达在《中国的三大姓氏是如何统计出来的》文献中指出：当代中国100个常见姓氏中，集中了全国人口的87%，根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色，其他词语去掉其姓氏角色状态。过滤后，nr.txt…

HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 1.实体识别受分词精度影响。 2.实体识别同样涉及消歧的问题。 3.HanLP收录了一些不…

本篇接上一篇内容《HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马的原理。首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比： 准确率极低，基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分。举例如下： “阿富汗”被识别为人名。 “桂林”被识别为人名。 “康复”被识…

Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章，时间稍微久了一点，有点忘记了。看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多。下面就把文章分享给大家交流学习之用，部分内容有做修改。 本文主要介绍一下HanLP…

文章整理自baiziyu的知乎专栏，感兴趣的朋友可以去关注下这位大神的专栏，很多关于自然语言处理的文章写的很不错。昨看到他的分享的两篇关于朴素贝叶斯分类预测的文章，整理了一下分享给给大家，文章已做部分修改！朴素贝叶斯分类时，最好取对数变相乘为相加，防止预测结果溢出。可能出现的b…