机器学习与算法分析中常用的分词技术整理-百度排名优化-分词-学习网-算法-机器-常用

中文分词技能，在各大范畴都属于最基础，可是最焦点的一块技能。尤其是SEO应用中，公道使用分词技能，可以极大提高内容相关性和页面要害词标签的精确性。中文分词与英文分词有极大的差点，英文分词更简陋容易一些，中文分词在有些环境下还需要凭据语境举行词切分。常用的分词引擎有如下几种：Paodingmmseg4j（切分速率、精确率较高）Imdict-chinese-analyzerAnsjHttpcwshttps://github.com/nltk/nltk NLTK天然语言处置惩罚包http://www.ltp-cloud.com/document 哈工大LTP语言云http://bosonnlp.com/dev/center BosonNLPhttp://www.oschina.net/p/ikanalyzer IKAnalyzerhttp://ictclas.nlpir.org/docs NLPIRhttp://www.xunsearch.com/scws/docs.php SCWS中文分词https://github.com/fxsjy/jieba 结巴分词http://pangusegment.codeplex.com/ 盘古分词https://code.google.com/p/paoding/ 庖丁解牛（精确率、分词速率、新词辨认等，最棒）http://www.sogou.com/labs/webservice/ 搜狗分词http://www.qcloud.com/wiki/API%E8%AF%B4%E6%98%8E%E6%96%87%E6%A1%A3 腾讯文智http://www.sinacloud.com/doc/sae/python/segment.html 新浪云https://github.com/thunlp/THULAC 清华大学THULAChttp://hanlp.hankcs.com/ HanLP在Python范畴，应用最广的是结巴分词，有许多居心思的特征。在使用全文检索引擎范畴，Solr和ElasticSearch广泛使用IKAnalyzer分词。其余的，以哈工大、清华和HanLP在应用性上比力普遍。从前分享为一段代码，使用Python开辟结巴分词，共同自界说分词，快速提取文章标签。焦点逻辑就是加载自界说辞书，在自界说辞书中配置自界说的词性。通过jieba.load_userdict('user.txt')加载自界说辞书。分词之后，通过过滤词性。将本身的词拿出来，到达快速匹配标签的功能。在内存加载完辞书之后，每秒可处置惩罚上千文章的标签提取。公司项目BrandInsights，原WI-ORM体系，焦点技能，就是使用Elasticsearch做海量数据的检索。内里焦点基础的部份就是分词技能的应用。我们在IK分词器的基础上，做了代码进级迭代及优化。以支撑更高效的分词和数据处置惩罚。在分词的基础上，还可以举行情绪正负面阐明和语义阐明，要害词提取，择要提取等诸多功能 。有爱好的同事可以进一步交流。