genius中文分词 Chinese Segment On linear-chain CRF
Project description
genius
========
genius中文分词,是基于crf条件随机场的分组件
Feature
========
* 支持pinyin分词
* 支持用户自定义break
* 支持用户自定义词典
* 支持词性标注
Install
==========
* 安装git: 1) ubuntu or debian `apt-get install git` 2) fedora or redhat `yum install git`
* 升级setuptools: `pip install easy_install --upgrade`
* 升级pip: `pip install pip --upgrade`
* `pip install genius`
* 通过`import genius`来引用
Algorithm
==========
* 采用trie树进行词典查找
* 基于wapiti实现条件随机场分词
* 可以通过genius.loader.ResourceLoader来重载默认的字典
功能 1):分词`genius.seg_text`方法
==============
* `genius.seg_text`函数接受5个参数:
* `text`第一个参数为需要分词的字符
* `use_break`代表对分词结构进行打断处理
* `use_combine`代表是否使用字典进行词合并
* `use_tagging`代表是否进行词性标注
* `use_pinyin_segment`代表是否对拼音进行分词处理
代码示例( 全功能分词 )
#encoding=utf-8
import genius
text = u"""昨天,我和施瓦布先生一起与部分企业家进行了交流,大家对中国经济当前、未来发展的态势、走势都十分关心。"""
seg_list = genius.seg_text(
text,
use_combine=True,
use_pinyin_segment=True,
use_tagging=True,
use_break=True
)
print('\n'.join(['%s\t%s' % (word.text, word.tagging) for word in seg_list]))
功能 2):面向索引分词
==============
* `genius.seg_keywords`方法专门为搜索引擎索引准备,保留歧义分割。
* `text`第一个参数为需要分词的字符
* `use_break`代表对分词结构进行打断处理
* `use_tagging`代表是否进行词性标注
* `use_pinyin_segment`代表是否对拼音进行分词处理
* 由于合并操作与此方法有意义上的冲突,此方法并不提供合并功能;并且如果采用此方法做索引时候,检索时不推荐`genius.seg_text`使用`use_combine=True`参数。
代码示例
#encoding=utf-8
import genius
seg_list = genius.seg_keywords(u'南京市长江大桥')
print('\n'.join([word.text for word in seg_list]))
其他说明 3):
=================
* 目前分词语料出自人民日报1998年1月份,所以对于新闻类文章分词较为准确。
* CRF分词效果很大程度上依赖于训练语料的类别以及覆盖度,若解决语料问题分词和标注效果还有很大的提升空间。
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genius中文分词,是基于crf条件随机场的分组件
Feature
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* 支持pinyin分词
* 支持用户自定义break
* 支持用户自定义词典
* 支持词性标注
Install
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* 安装git: 1) ubuntu or debian `apt-get install git` 2) fedora or redhat `yum install git`
* 升级setuptools: `pip install easy_install --upgrade`
* 升级pip: `pip install pip --upgrade`
* `pip install genius`
* 通过`import genius`来引用
Algorithm
==========
* 采用trie树进行词典查找
* 基于wapiti实现条件随机场分词
* 可以通过genius.loader.ResourceLoader来重载默认的字典
功能 1):分词`genius.seg_text`方法
==============
* `genius.seg_text`函数接受5个参数:
* `text`第一个参数为需要分词的字符
* `use_break`代表对分词结构进行打断处理
* `use_combine`代表是否使用字典进行词合并
* `use_tagging`代表是否进行词性标注
* `use_pinyin_segment`代表是否对拼音进行分词处理
代码示例( 全功能分词 )
#encoding=utf-8
import genius
text = u"""昨天,我和施瓦布先生一起与部分企业家进行了交流,大家对中国经济当前、未来发展的态势、走势都十分关心。"""
seg_list = genius.seg_text(
text,
use_combine=True,
use_pinyin_segment=True,
use_tagging=True,
use_break=True
)
print('\n'.join(['%s\t%s' % (word.text, word.tagging) for word in seg_list]))
功能 2):面向索引分词
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* `genius.seg_keywords`方法专门为搜索引擎索引准备,保留歧义分割。
* `text`第一个参数为需要分词的字符
* `use_break`代表对分词结构进行打断处理
* `use_tagging`代表是否进行词性标注
* `use_pinyin_segment`代表是否对拼音进行分词处理
* 由于合并操作与此方法有意义上的冲突,此方法并不提供合并功能;并且如果采用此方法做索引时候,检索时不推荐`genius.seg_text`使用`use_combine=True`参数。
代码示例
#encoding=utf-8
import genius
seg_list = genius.seg_keywords(u'南京市长江大桥')
print('\n'.join([word.text for word in seg_list]))
其他说明 3):
=================
* 目前分词语料出自人民日报1998年1月份,所以对于新闻类文章分词较为准确。
* CRF分词效果很大程度上依赖于训练语料的类别以及覆盖度,若解决语料问题分词和标注效果还有很大的提升空间。
Project details
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Source Distribution
genius-3.0.1.tar.gz
(14.8 MB
view hashes)
Built Distribution
genius-3.0.1-py2.7.egg
(14.8 MB
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