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目前分類：Natural Language Processing 學習筆記 (12)

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1986年，Michael Lesk 設計出一個簡單的演算法，基本的概念為給定一個詞彙，其周圍的詞彙會傾向於在說明同一個主題，或者說它們分享著相似的概念[1]，除了原始的paper外，還可以在wikipedia找到 Lesk 演算法的說明[2]。

接著，我實作了原始 paper 中的演算法[1]，wikipedia上的版本[2]跟原始 paper 有著部份的出入，下方我會開始解釋實作的程式碼:

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在此特別紀錄賓州大學的中英文詞性列表，以方便查詢，上圖是英文的詞性列表 (POS tagset)，說明如下:

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以下記錄在Python中使用結巴中文斷詞的方法:

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Jieba 中文斷詞

 

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MMSeg是由Chih-Hao Tsai所開發，裡面包含了兩種類型的長詞優先斷詞演算法(Maximum Matching Algorithm)。其官網如下:

http://technology.chtsai.org/mmseg/

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介紹

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1.jpg

ConceptNet是MIT(美國麻省理工學院)的一個計畫，它是一個語意網路，包含了各種事物之間的關聯性。

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conceptnet教學 conceptnet用法 conceptnet5教學 conceptnet5用法 concept5

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使用 Stanford 中文斷詞系統，首先，請到下列的網址:

http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.html#Download

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Stanford segmenter 中文斷詞系統

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1.jpg

Stanford jar 檔的安裝方式請參閱:

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3.jpg

Step 1: 請到下列的網址

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進行文字處理的時候，有時候是需要每個詞彙的詞性(Part-of-speech,POS)，這時候就可以應用Stanford POS tagger。

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Stanford POS tagger 使用方式

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Stanford Named Entity Recognizer (NER) 視窗版使用方式

先到下列網址:

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Stanford Named Entity Recogniz Named Entity Recognizer NER Stanford

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