Skip to main content

Chinese Words Segementation Utilities

Project description

Yaha分词

“哑哈”中文分词,更快或更准确,由你来定义。通过简单定制,让分词模块更适用于你的需求。 “Yaha” You can custom your Chinese Word Segmentation efficiently by using Yaha

安装

pip install haya

在线演示

代码部署在GAE上:http://yahademo.appspot.com

代码部署在SAE上:http://yaha.sinaapp.com

原本的这个地址已不再使用:http://yaha.v-find.com/

Feature

  • 基本功能: * 精确模式,将句子切成最合理的词。 * 全模式,所有的可能词都被切成词,不消除歧义。 * 搜索引擎模式,在精确的基础上再次驿长词进行切分,提高召回率,适合搜索引擎创建索引。 * 备选路径,可生成最好的多条切词路径,可在此基础上根据其它信息得到更精确的分词模式。

  • 可用插件: * 正则表达式插件 * 人名前缀插件 * 地名后缀插件 * 定制功能。分词过程产生4种阶段,每个阶段都可以加入个人的定制。

  • 附加功能: * 新词学习功能。通过输入大段文字,学习到此内容产生的新老词语。 (添加了一个由我朋友实现的C++版本的最大熵新词发现功能,速度是python的10倍吧) * 获取大段文本的关键字。 * 获取大段文本的摘要。 * 支持用户自定义词典 (TODO目前还没有实现得很好)

Algorithm

  • 核心是基于查找句子的最大概率路径来进行分词。

  • 保证效率的基础上,对分词的各个阶段进行定义,方便用户添加属于自己的分词方法(默认有正则,前缀名字与后缀地名)。

  • 用户可自定义使用动态规划或Dijdstra算法得到最优的一条或多条路径,再次可根据词性(中科大ictclas的作法)等其它信息得获得最优路径。

  • 使用“最大熵”算法来实现对大文本的新词发现能力,很适合使用它来创建自定义词典,或在SNS等场合进行数据挖掘的工作。

  • 相比已存在的结巴分词,去掉了很消耗内存的Trie树结构,以及新词发现能力并不强的HMM模型(未来此模型可能当成一个备选插件加入到此模块)。

阶段讲解

  • stage 1是在分句中实现,通过正则可直接将数字或英文单词分成独立的词,生成独立的这些词不再参与下一步的分词。

  • stage 2在创建有向无环图之前实现,对分句进行预扫描,加入一些可能形成的词,并赋予一定的概率。

  • stage 3在创建有向无环图期间实现,从字典得到词的概率,或通过一些匹配模式得到可能的词,赋予一定概率。

  • stage 4在得到有向无环图的最大概率之后(程序实现当中是最短路径),对一些不能成词的单字再继续进行处理;或得到最短的多条路径之后,根据用户的兴趣得到最终的一条路径。若用户有兴趣,可以在这一步实现对词性的分析。

目前状态

准备发布第一个版本,如果有好心人帮测试会非常感谢。 最后要感谢jieba的作者,目前的字典是直接从jieba项目拷贝过来的。

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

yaha-0.02.tar.gz (1.1 MB view details)

Uploaded Source

File details

Details for the file yaha-0.02.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: yaha-0.02.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 1.1 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No

File hashes

Hashes for yaha-0.02.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 80285ce760d10cc641b326a19f2a1c66a85dd998e82a8c971b7a81d593333fc4
MD5 741399f93185f8270e0e7b85298bc79b
BLAKE2b-256 b324a1d629de9090a1b4b460a19fe194cdad893bcf98bb3d78a99b52cf56ca1c

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page