概況介紹
中文分詞與詞性標註是自然語言處理的第乙個階段，是上層處理的基礎。分詞的主要研究內容是歧義切分和未登入詞識別。歧義切分是指對同乙個文字片斷具有不同的切分方式，如「結合成分子」這句話就有好幾種切分方法，但是正確的只有一種，能正確的進行歧義切分是分詞的乙個難點。分詞的另乙個難點是未登入詞識別，未登入詞指的是在詞表中沒有收錄的詞，主要包括時間詞、數詞、人名、地名、機構名等。詞性標註的主要研究內容是兼類詞的識別，兼類詞是指具有多種詞性的詞。分詞與詞性標註可應用於各個自然語言處理和資訊檢索系統中。
體系結構
系統包括原子切分、全切分、時間數詞識別、人名識別、地名識別等處理過程，系統的核心資料結構是乙個切分詞圖（segment graph）。
系統特點
資訊檢索研究室詞法分析系統（irlas）具有如下特點：
1.支援多執行緒，保證資源只會載入一次
2.在windows和linux下都可以執行
3.良好的可配置性，使您可以最大限度的進行diy，以滿足不同的需求
4.支援大文字輸入，無論您一次輸入多長的文字它都能處理，不過我不推薦您這樣做，因為文字長的話未登入詞識別效果稍有下降
5.支援擴充套件詞表，您可以手工加入任意新詞或專有詞彙
6.靈活的資源載入和釋放，一切盡在您掌握之中，不必強行占領您寶貴的memory
7.較快的速度，完全配置的版本速度可達到100k/s（3g cpu，1g memory）
系統功能
1.支援多執行緒，保證資源只會載入一次
2.在windows和linux下都可以執行
3.良好的可配置性，可以根據自己的需要選擇系統的各個部分
4.支援大文字輸入，一次可以處理任意長度的文字
5.支援擴充套件詞表，您可以手工加入任意新詞或專有詞彙並可以為詞指定詞性
技術特點
目前系統語言模型主要採用bigram語言模型，未登入詞的識別中時間和數詞識別採用規則的方法，人名和地名的識別部分採用的是基於角色標註的方法。詞性標註採用基於hmm的詞性標註方法。系統的核心資料結構是乙個切分詞圖，最後在這個詞圖的基礎上選擇最優路徑，把詞典詞的識別和未登入詞的識別統一在乙個框架下，大大提高了未登入詞識別的效能。
效能指標
效能指標
下面的**是本系統參加第二屆sighan分詞評測時開放測試的結果。
測試語料大小：343k位元組rp
f0.961
0.969
0.965
應用領域
1、自然語言處理：如命名實體識別，句法分析，詞義消歧，語義分析等
2、機器翻譯
3、自動問答
4、資訊檢索
5、資訊抽取：自動文摘、文字分類等
結巴分詞 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，主要用來描述乙個詞在上下文的作用。例如，描述乙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。另外一些詞性中的詞比較固定，例如代詞，這樣的詞性叫做...
python jieba分詞 詞性標註
進行詞性標註 檔案讀取寫入 做實驗室的乙個專案，暫時要做的內容 對文字資料作摘要 8 首先觀察文字資料，我們需要擷取符號 open cut.txt r encoding utf 8 f1 open cut result.txt w encoding utf 8 for line in f.readl...
Jieba分詞詞性標註以及詞性說明
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