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手搓大語(yǔ)言模型使用jieba分詞制作詞表，詞表大小幾十萬(wàn) 加強(qiáng)依賴性

2年前作者：東方佑分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報(bào)

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jieba分詞詞表生成與訓(xùn)練文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-668912.html

import numpy as np
import paddle
import pandas as pd
from multiprocessing import Process, Manager, freeze_support
from just_mask_em import JustMaskEm, HeadLoss
from tqdm import tqdm
from glob import glob
import jieba
import warnings

warnings.</

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數(shù)據(jù)分析之jieba分詞使用詳解
在所有人類語(yǔ)言中，一句話、一段文本、一篇文章都是有一個(gè)個(gè)的詞組成的。詞是包含獨(dú)立意義的最小文本單元，將長(zhǎng)文本拆分成單個(gè)獨(dú)立的詞匯的過(guò)程叫做分詞。分詞之后，文本原本的語(yǔ)義將被拆分到在更加精細(xì)化的各個(gè)獨(dú)立詞匯中，詞匯的結(jié)構(gòu)比長(zhǎng)文本簡(jiǎn)單，對(duì)于計(jì)算機(jī)
2024年02月11日
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Python使用jieba庫(kù)分詞并去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
相對(duì)于英文文本，中文文本挖掘面臨的首要問(wèn)題就是分詞，因?yàn)橹形牡脑~之間沒有空格。在Python中可以使用jieba庫(kù)來(lái)進(jìn)行中文分詞。但是在中文中，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)出現(xiàn)的頻率也是很高的，在使用jieba庫(kù)對(duì)帶有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的漢語(yǔ)句子進(jìn)行分詞時(shí)，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)出現(xiàn)在分詞結(jié)果中時(shí)，對(duì)于后
2024年02月04日
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python 基礎(chǔ)教程：使用jieba庫(kù)對(duì)文本進(jìn)行分詞
Python的jieba庫(kù)是一個(gè)中文分詞工具，它可以將一段中文文本分割成一個(gè)一個(gè)的詞語(yǔ)，方便后續(xù)的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本分類、情感分析等。jieba庫(kù)使用了基于前綴詞典的分詞方法，能夠處理中文的各種復(fù)雜情況，如歧義詞、新詞等。它還提供了多種分詞模式，如精確模式、
2024年02月05日
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python 基礎(chǔ)知識(shí)：使用jieba庫(kù)對(duì)文本進(jìn)行分詞
前言嗨嘍，大家好呀~這里是愛看美女的茜茜吶一、jieba庫(kù)是什么？ Python的jieba庫(kù)是一個(gè)中文分詞工具，它可以將一段中文文本分割成一個(gè)一個(gè)的詞語(yǔ)，方便后續(xù)的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本分類、情感分析等。 jieba庫(kù)使用了基于前綴詞典的分詞方法，能夠處理中文的各種復(fù)
2024年02月10日
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使用.NET Jieba.NET 的 PosSegmenter 實(shí)現(xiàn)中文分詞匹配
? 目錄引言 1. 什么是中文分詞 2. Jieba.NET簡(jiǎn)介 3. PosSegmenter介紹 4. 實(shí)現(xiàn)中文分詞匹配 4.1 安裝Jieba.NET庫(kù) 4.2 創(chuàng)建PosSegmenter實(shí)例 4.3 分詞和詞性標(biāo)注 4.4 中文分詞匹配 5. 總結(jié) ? ????????在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，中文分詞是一個(gè)重要且基礎(chǔ)的任務(wù)。中文文本通常沒有像英文那樣的
2024年02月11日
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文本分析-使用jieba庫(kù)進(jìn)行中文分詞和去除停用詞（附案例實(shí)戰(zhàn)）
? ???♂? 個(gè)人主頁(yè)：@艾派森的個(gè)人主頁(yè) ???作者簡(jiǎn)介：Python學(xué)習(xí)者 ?? 希望大家多多支持，我們一起進(jìn)步！?? 如果文章對(duì)你有幫助的話，歡迎評(píng)論 ??點(diǎn)贊???? 收藏 ??加關(guān)注+ ????????中文分詞是將中文文本切分成一系列有意義的詞語(yǔ)的過(guò)程。中文分詞可以用于
2024年02月11日
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中文LLaMa和Alpaca大語(yǔ)言模型開源方案 | 擴(kuò)充中文詞表 & 針對(duì)中文語(yǔ)料進(jìn)行高效編碼
歡迎關(guān)注『CVHub』官方微信公眾號(hào)！ Title: Efficient and Effective Text Encoding for Chinese Llama and Alpaca PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.08177v1.pdf Code: https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 大型語(yǔ)言模型 LLM ，如ChatGPT和GPT-4，已經(jīng)徹底改變了自然語(yǔ)言處理研究。然而， LLMs 的昂貴訓(xùn)練和部署對(duì)于透明
2024年02月09日
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Jieba分詞統(tǒng)計(jì)詞頻及自定義分詞詞典
統(tǒng)計(jì)詞頻的測(cè)試文本如下：編寫代碼運(yùn)行代碼查看統(tǒng)計(jì)結(jié)果 2.1 創(chuàng)建詞典首先我們創(chuàng)建一個(gè) user_dict.txt 文本文件，在文件中添加我們需要的詞典，如下所示： 2.2 編寫代碼接著我們編寫代碼進(jìn)行詞典的測(cè)試，測(cè)試的文本如下：首先我們不導(dǎo)入自定義的分詞詞典，看看分詞
2024年02月13日
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NLP基礎(chǔ)—jieba分詞
支持四種分詞模式精確模式試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；全模式把句子中所有的可以成詞的詞語(yǔ)都掃描出來(lái), 速度非常快，但是不能解決歧義；搜索引擎模式在精確模式的基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。 paddle模式利用Paddl
2024年04月17日
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分詞工具與方法：jieba、spaCy等
分詞是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)，將一段文本劃分成一系列有意義的詞語(yǔ)或單詞，是很多文本處理任務(wù)的基礎(chǔ)，如文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。在中文分詞中，jieba是一個(gè)常用的分詞工具，而在英文分詞中，spaCy是一個(gè)較為流行的選擇。本文將介紹jieba和spaCy的使
2024年02月15日
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