深度學習----NLP結巴分詞詞性大全

阿新 • • 發佈：2019-01-04

jieba為自然語言語言中常用工具包，jieba具有對分詞的詞性進行標註的功能，詞性類別如下:

格式	詞性	解釋
Ag	形語素	形容詞性語素。形容詞程式碼為 a，語素程式碼ｇ前面置以A。
a	形容詞	取英語形容詞 adjective的第1個字母。
ad	副形詞	直接作狀語的形容詞。形容詞程式碼 a和副詞程式碼d並在一起。
an	名形詞	具有名詞功能的形容詞。形容詞程式碼 a和名詞程式碼n並在一起。
b	區別詞	取漢字“別”的聲母。
c	連詞	取英語連詞 conjunction的第1個字母。
dg	副語素	副詞性語素。副詞程式碼為 d，語素程式碼ｇ前面置以D。
d	副詞	取 adverb的第2個字母，因其第1個字母已用於形容詞。
e	嘆詞	取英語嘆詞 exclamation的第1個字母。
f	方位詞	取漢字“方”
g	語素	絕大多數語素都能作為合成詞的“詞根”，取漢字“根”的聲母。
h	前接成分	取英語 head的第1個字母。
i	成語	取英語成語 idiom的第1個字母。
j	簡稱略語	取漢字“簡”的聲母。
k	後接成分
l	習用語	習用語尚未成為成語，有點“臨時性”，取“臨”的聲母。
m	數詞	取英語 numeral的第3個字母，n，u已有他用。
Ng	名語素	名詞性語素。名詞程式碼為 n，語素程式碼ｇ前面置以N。
n	名詞	取英語名詞 noun的第1個字母。
nr	人名	名詞程式碼 n和“人(ren)”的聲母並在一起。
ns	地名	名詞程式碼 n和處所詞程式碼s並在一起。
nt	機構團體	“團”的聲母為 t，名詞程式碼n和t並在一起。
nz	其他專名	“專”的聲母的第 1個字母為z，名詞程式碼n和z並在一起。
o	擬聲詞	取英語擬聲詞 onomatopoeia的第1個字母。
p	介詞	取英語介詞 prepositional的第1個字母。
q	量詞	取英語 quantity的第1個字母。
r	代詞	取英語代詞 pronoun的第2個字母,因p已用於介詞。
s	處所詞	取英語 space的第1個字母。
tg	時語素	時間詞性語素。時間詞程式碼為 t,在語素的程式碼g前面置以T。
t	時間詞	取英語 time的第1個字母。
u	助詞	取英語助詞 auxiliary
vg	動語素	動詞性語素。動詞程式碼為 v。在語素的程式碼g前面置以V。
v	動詞	取英語動詞 verb的第一個字母。
vd	副動詞	直接作狀語的動詞。動詞和副詞的程式碼並在一起。
vn	名動詞	指具有名詞功能的動詞。動詞和名詞的程式碼並在一起。
w	標點符號
x	非語素字	非語素字只是一個符號，字母 x通常用於代表未知數、符號。
y	語氣詞	取漢字“語”的聲母。
z	狀態詞	取漢字“狀”的聲母的前一個字母。
un	未知詞	不可識別詞及使用者自定義片語。取英文Unkonwn首兩個字母。(非北大標準，CSW分詞中定義)

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jieba為自然語言語言中常用工具包，jieba具有對分詞的詞性進行標註的功能，詞性類別如下: 格式詞性解釋 Ag 形語素形容詞性語素。形容詞程式碼為 a，語素程式碼

深度學習----NLP結巴分詞基礎

文章目錄 jieba中文分詞簡介中文分詞的原理 1 基於規則 2 基於統計 3 jieba的原理安裝結巴jieba jieba三

結巴分詞+詞性標註（電子病歷資料）

結巴分詞+詞性標註方法一：只使用python中的jieba分詞以及詞性標註工具示例文字：加入自定義詞典程式碼 import jieba import jieba.posseg as pseg import re filename='seglist

結巴分詞詞性

jieba為自然語言語言中常用工具包，jieba具有對分詞的詞性進行標註的功能，詞性類別如下： Ag 形語素形容詞性語素。形容詞程式碼為 a，語素程式碼ｇ前面置以A。 a 形容詞

學習筆記--中文分詞之結巴分詞(二)

結巴中文分詞簡介 1）支援三種分詞模式：精確模式：將句子最精確的分開，適合文字分析全模式：句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來，速度快，不能解決歧義搜尋引擎模式：在精確的基礎上，對長詞再次切分，提高召回 2）支援繁體分詞 3）支援自定義詞典

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結巴分詞（自然語言處理之中文分詞器）　　jieba分詞演算法使用了基於字首詞典實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能生成詞情況所構成的有向無環圖(DAG), 再採用了動態規劃查詢最大概率路徑，找出基於詞頻的最大切分組合，對於未登入詞，採用了基於漢字成詞能力的HMM模型，使用了Viterbi

結巴分詞4--詞性標註

1 簡介詞性（part-of-speech）是詞彙基本的語法範疇，通常也稱為詞類，主要用來描述一個詞在上下文的作用。例如，描述一個概念的詞就是名詞，在下文引用這個名詞的詞就是代詞。有的詞性經常會出現一些新的詞，例如名詞，這樣的詞性叫做開放式詞性。另外一些詞性

python 結巴分詞(jieba)學習

原始碼下載的地址：https://github.com/fxsjy/jieba 演示地址：http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ 特點 1，支援三種分詞模式： a,精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文字分析； b,全

Python 結巴分詞關鍵詞抽取分析

等於範圍分類問題 urn post bre 依然信息檢索有意關鍵詞抽取就是從文本裏面把跟這篇文檔意義最相關的一些詞抽取出來。這個可以追溯到文獻檢索初期，當時還不支持全文搜索的時候，關鍵詞就可以作為搜索這篇論文的詞語。因此，目前依然可以在論文中看到關鍵詞這一項。

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Python中結巴分詞使用手記

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python中文分詞，使用結巴分詞對python進行分詞

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SnowNLP：?中文分詞?詞性標準?提取文本摘要,?提取文本關鍵詞,?轉換成拼音?繁體轉簡體的處理中文文本的Python3 類庫

sum 文本分類 idf 區別 xtran 轉換成好的一個 osi SnowNLP是一個python寫的類庫，可以方便的處理中文文本內容，是受到了TextBlob的啟發而寫的，由於現在大部分的自然語言處理庫基本都是針對英文的，於是寫了一個方便處理中文的類庫，並且和

記一次結巴分詞.net core 2.0版 nuget發布過程

core param inf 文件 pos 成功搜索 ros uri 最近用到分詞考慮很久，選用了結巴分詞，原因見博客Lucene.net(4.8.0) 學習問題記錄五: JIEba分詞和Lucene的結合，以及對分詞器的思考既然選好了，難就開始行動吧。查了.net

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返回 int 使用 error import arch 豆瓣但是定義 pip install jieba安裝jieba模塊如果網速比較慢，可以使用豆瓣的Python源：pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ jieb

python 結巴分詞(jieba)詳解

【轉自：https://www.cnblogs.com/jackchen-Net/p/8207009.html】 “結巴”中文分詞：做最好的 Python 中文分片語件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation:

【深度學習NLP論文筆記】《Adversarial Example For Natural Language Classification Problems》

一、介紹圖一：三個在文字分類任務中使用對抗樣本的例子。分別是垃圾郵件分類、情感分析、虛假新聞檢測。全是依靠同義詞替換實現的。二、背景分類問題的目標是從輸入和標籤中學習一種對映。其中標籤可能來自K個類，如。分類器f可能是個深度神經網路或者線性模型，它會為輸入x

【NLP】分詞演算法綜述

之前總是在看前沿文章，真正落實到工業級任務還是需要實打實的硬核基礎，我司選用了HANLP作為分片語件，在使用的過程中才感受到自己基礎的薄弱，決定最近好好把分詞的底層演算法梳理一下。 1. 簡介 NLP的底層任務由易到難大致可以分為詞法分析、句法分析和語義分析。分詞是詞法分析（還包括詞性標註和命名實體識別）中最

[NLP] 自動分詞

《統計自然語言處理》學習筆記由字構詞的漢語分詞方法（2002）由字構詞的漢語分詞方法的思想：它是將分詞的過程看作字的分類問題。在以往的分詞方法中，無論是基於規則的方法還是基於統計的方法，一般都依賴於一個事先編制的詞表，自動分詞的過程就是通過查詞表作出詞語切分的決策，與此相反，由字構詞

關於匯入結巴分詞的程式打包成exe無法正常執行的問題

問題描述現在有一個程式，裡面引用了結巴分詞的包，主要是用來計算詞頻的，在原始碼環境下執行沒有任何異常，但是打包成exe的檔案時，打包成功了，卻無法正常的執行，提示找不到idf.txt檔案的位置參考連結如果報dict.txt的錯誤，也可以看看

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