码迷,mamicode.com
首页 >  
搜索关键字:词干    ( 24个结果
【465】词干提取与词形还原
词干(word stem)表示每个单词的主体部分。词干提取(stemming)就是提取词干的过程,通常是删除常见的后缀来实现。 词形还原(lemmatization)考虑了单词在句子中的作用,单词的标准化形式为词元(lemma)。 词干提取和词形还原这两种处理方法都是标准化(normalizatio ...
分类:其他好文   时间:2020-05-19 01:11:38    阅读次数:53
NLTK中的Stemmers
Stemmers 在英语中,一个单词常常是另一个单词的“变种”,如:happy= happiness,这里happy叫做happiness的词干(stem)。在信息检索系统中,我们常常做的一件事,就是在Term规范化过程中,提取词干(stemming),即除去英文单词分词变换形式的结尾。 本文主要介 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-02 13:30:24    阅读次数:108
文本聚类
聚类Agglomerative Clustering 及其三种方法Single-linkage、Complete-linkage,Group average 词干提取(stemming)和词形还原(lemmatization) 凝聚法层次聚类之ward linkage method ...
分类:其他好文   时间:2020-01-30 19:27:04    阅读次数:83
02 NLTK 分句、分词、词干提取、词型还原
NLTK 分句、分词、词干提取、词型还原 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-19 20:01:46    阅读次数:305
NLP入门(三)词形还原(Lemmatization)
  词形还原(Lemmatization)是文本预处理中的重要部分,与词干提取(stemming)很相似。   简单说来,词形还原就是去掉单词的词缀,提取单词的主干部分,通常提取后的单词会是字典中的单词,不同于词干提取(stemming),提取后的单词不一定会 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-02 23:38:55    阅读次数:172
【火炉炼AI】机器学习036-NLP词形还原
【火炉炼AI】机器学习036-NLP词形还原 - (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, NLTK 3.3) 词形还原也是将单词转换为原来的相貌,和上一篇文章中介绍的词干提取不一样, ...
分类:其他好文   时间:2018-10-09 19:06:52    阅读次数:250
Windows环境下搭建 【ElasticSearch】
ElasticSearch,简称ES, 是一个基于Lucene的分布式全文搜索服务器,和SQL Server的全文索引(Fulltext Index)有点类似,都是基于分词和分段的全文搜索引擎,具有分词,同义词,词干查询的功能,但是ES天生具有分布式和实时的属性。 一,安装Java SE环境 安装J ...
分类:Windows程序   时间:2018-07-18 14:17:43    阅读次数:291
es中的停用词
停用词主要是为了提升性能与精度。从早期的信息检索到如今,我们已习惯于磁盘空间和内存被限制为很小一部分,所以 必须使你的索引尽可能小。 每个字节都意味着巨大的性能提升。 词干提取的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛、让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具。一种最简单的减少索引大小的方法就是 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-11 22:34:56    阅读次数:1238
DocumentSimilarity
读取文件 获取摘要ID 大小写转换 将标点符号与单词进行分离 除去停用词 除去标点符号 单词词干化 去除低频词 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-29 15:53:58    阅读次数:210
IKAnalyzer结合Lucene实现中文分词
1、基本介绍 随着分词在信息检索领域应用的越来越广泛,分词这门技术对大家并不陌生。对于英文分词处理相对简单,经过拆分单词、排斥停止词、提取词干的过程基本就能实现英文分词,单对于中文分词而言,由于语义的复杂导致分词并没英文分词那么简单,一般都是通过相关的分词工具来实现,目前比较常用的有庖丁分词以及IK ...
分类:Web程序   时间:2017-10-12 19:12:46    阅读次数:220
24条   1 2 3 下一页
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!