- IK压缩包下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.7.0， 需要下载对应的版本 我的es:6.2.1 , 所以 分词器版本 使用IK分词器可以实现对中文分词的效果。 下载IK分词器：（Github地址：https://g... IK压缩包下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.7.0， 需要下载对应的版本 我的es:6.2.1 , 所以 分词器版本 使用IK分词器可以实现对中文分词的效果。 下载IK分词器：（Github地址：https://g...
- 前言 论文：https://arxiv.org/pdf/1712.02856.pdf ； 代码和语料：https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 。 本文参见上面论文及代码，介绍了一种简洁优雅的多标准中文分词方案，可联合多个不同标准的语料库训练单个模型，同时输出多... 前言 论文：https://arxiv.org/pdf/1712.02856.pdf ； 代码和语料：https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 。 本文参见上面论文及代码，介绍了一种简洁优雅的多标准中文分词方案，可联合多个不同标准的语料库训练单个模型，同时输出多...
- 前言 随着深度学习的普及，有越来越多的研究应用新模型到中文分词上，让人直呼“手快有，手慢无”。不过这些神经网络方法的真实水平如何？具体数值多少？以Sighan05中的PKU数据集为例，真像一些论文所言，一个LSTM-CRF就有96.5%吗？或者像某些工业界人士那样，动辄“基于深度学习的98%准确率”，“99% 的分词成功率”吗？ 如... 前言 随着深度学习的普及，有越来越多的研究应用新模型到中文分词上，让人直呼“手快有，手慢无”。不过这些神经网络方法的真实水平如何？具体数值多少？以Sighan05中的PKU数据集为例，真像一些论文所言，一个LSTM-CRF就有96.5%吗？或者像某些工业界人士那样，动辄“基于深度学习的98%准确率”，“99% 的分词成功率”吗？ 如...
- 文章目录 概述GithubIK安装ik分词器基础知识ik_max_wordik_smart 验证ik分词器示例 概述 继续跟中华石杉老师学习ES，第28篇 课程地址： ht... 文章目录 概述GithubIK安装ik分词器基础知识ik_max_wordik_smart 验证ik分词器示例 概述 继续跟中华石杉老师学习ES，第28篇 课程地址： ht...
- github: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 安装方式 1、先查看版本号： http://localhost:9200/ 找到对应版本： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 2、安装 ./bin/elast... github: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 安装方式 1、先查看版本号： http://localhost:9200/ 找到对应版本： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 2、安装 ./bin/elast...
- 文档：https://github.com/fxsjy/jieba 安装 pip install jieba 1 分词 cut/lcut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False) # 参数: sentence 需要分词的字符串； cut_all 参数用来控制是否采用全模式； HMM... 文档：https://github.com/fxsjy/jieba 安装 pip install jieba 1 分词 cut/lcut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False) # 参数: sentence 需要分词的字符串； cut_all 参数用来控制是否采用全模式； HMM...
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- NLP(1) | 词向量one hot编码词向量编码思想 分词的概念 简单来说就是把词进行分开，分词的难点： 1.如何避免歧义，如：“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。 2.如何识别未登录词，并判断词性（人物，地点） 解决歧义的方法有很多，使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实... NLP(1) | 词向量one hot编码词向量编码思想 分词的概念 简单来说就是把词进行分开，分词的难点： 1.如何避免歧义，如：“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。 2.如何识别未登录词，并判断词性（人物，地点） 解决歧义的方法有很多，使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实...
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