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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-14
详细说明：hmm-ner-cws
马尔可夫链
HMM建立在MarkovChain上，下图是MarkovChain的参数可视化：
唔
经典的HMM模型用作NER和CWS任务。
使用HMM进行中文分词，
$ python3 task_cws.py
使用HMM进行NER，
$ python3 task_ner.py
状态矩阵的可视化：
对比jieba
jieba分词的HMM已经带有权重，这里实现的HMM使用ctb6训练权重，对比代码如下：
import jieba
from task_cws import tokenizer
import dataset
for text in dataset . load_sentences ():
print ( jieba . lcut ( text , HMM = True ))
print ( tokenizer . cut ( text
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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