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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

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管理员

发表于 2020-7-1 01:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
中文分词技术,在各大领域都属于最基础,但是最核心的一块技术。尤其是SEO应用中,合理使用分词技术,可以极大提高内容相关性和页面关键词标签的准确性。中文分词与英文分词有极大的差点,英文分词更简单容易一些,中文分词在有些情况下还需要根据语境进行词切分。常用的分词引擎有如下几种:Paodingmmseg4j(切分速度、准确率较高)Imdict-chinese-analyzerAnsjHttpcwshttps://github.com/nltk/nltk NLTK自然语言处理包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(准确率、分词速度、新词识别等,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领域,应用最广的是结巴分词,有很多有意思的特性。在使用全文检索引擎领域,Solr和ElasticSearch普遍使用IKAnalyzer分词。其余的,以哈工大、清华和HanLP在应用性上比较广泛。以前分享为一段代码,使用Python开发结巴分词,配合自定义分词,快速提取文章标签。核心逻辑就是加载自定义词典,在自定义词典中设置自定义的词性。通过jieba.load_userdict('user.txt')加载自定义词典。分词之后,通过过滤词性。将自己的词拿出来,达到快速匹配标签的功能。在内存加载完词典之后,每秒可处理上千文章的标签提取。公司项目BrandInsights,原WI-ORM系统,核心技术,就是使用Elasticsearch做海量数据的检索。里面核心基础的部份就是分词技术的应用。我们在IK分词器的基础上,做了代码升级迭代及优化。以支持更高效的分词和数据处理。在分词的基础上,还可以进行情感正负面分析和语义分析,关键词提取,摘要提取等诸多功能 。有兴趣的同事可以进一步交流。
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