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笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词。大致分析步骤如下:
数据导入——选择分词字典——分词
但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血)
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Rwordseg与jiebaR分词之间的区别
中文分词比较有名的包非`Rwordseg`和`jieba`莫属,他们采用的算法大同小异,这里不再赘述,我主要讲一讲他们的另外一个小的不同:
`Rwordseg`在分词之前会去掉文本中所有的符号,这样就会造成原本分开的句子前后相连,本来是分开的两个字也许连在一起就是一个词了,
而`jieba`分词包不会去掉任何符号,而且返回的结果里面也会有符号。
所以在小文本准确性上可能`Rwordseg`就会有“可以忽视”的误差,但是文本挖掘都是大规模的文本处理,由此造成的差异又能掀起多大的涟漪,与其分词后要整理去除各种符号,倒不如提前把符号去掉了,所以我们才选择了`Rwordseg`。
来看一下这篇论文一些中文分词工具的性能比较《开源中文分词器的比较研究_黄翼彪,2013》
8款中文分词器的综合性能排名:
Paoding(准确率、分词速度、新词识别等,最棒)
mmseg4j(切分速度、准确率较高)
IKAnalyzer
Imdict-chinese-analyzer
Ansj
盘古分词
Httpcws
jieba
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Rwordseg分词原理以及功能详情
Rwordseg 是一个R环境下的中文分词工具,使用 rJava 调用 Java 分词工具 Ansj。
Ansj 也是一个开源的 Java 中文分词工具,基于中科院的 ictclas 中文分词算法, 采用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)。作者孙健重写了一个Java版本, 并且全部开源,使得 Ansi 可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、 关键词提取、指纹提取等领域,支持行业词典、 用户自定义词典。
1、分词原理
n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.
分词速度达到每秒钟大约200万字左右(mac air下测试),准确率能达到96%以上
目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取,自动摘要,关键字标记等功能
可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.
(官方说明文档来源:http://pan.baidu.com/s/1sj5Edjf)
该算法实现分词有以下几个步骤:
1、 全切分,原子切分;
2、 N最短路径的粗切分,根据隐马尔科夫模型和viterbi算法,达到最优路径的规划;
3、人名识别;
4、 系统词典补充;
5、 用户自定义词典的补充;
6、 词性标注(可选)
2、Ansj分词的准确率
这是我采用人民日报1998年1月语料库的一个测试结果,首先要说明的是这份人工标注的语料库本身就有错误。
- P(准确率):0.984887218571267
- R(召回率):0.9626488103178712
- F(综合指标F值):0.9736410471396494
3、歧义词、未登录词的表现
歧异方面的处理方式自我感觉还可以,基于“最佳实践规则+统计”的方式,虽然还有一部分歧异无法识别,但是已经完全能满足工程应用了。
至于未登录词的识别,目前重点做了中文人名的识别,效果还算满意,识别方式用的“字体+前后监督”的方式,也算是目前我所知道的效果最好的一种识别方式了。
4、算法效率
在我的测试中,Ansj的效率已经远超ictclas的其他开源实现版本。
核心词典利用双数组规划,每秒钟能达到千万级别的粗分。在我的MacBookAir上面,分词速度大约在300w/字/秒,在酷睿i5+4G内存组装机器上,更是达到了400w+/字/秒的速度。
参考文献:
Rwordseg说明:http://jianl.org/cn/R/Rwordseg.html
ansj中文分词github:https://github.com/NLPchina/ansj_seg
ansj中文分词作者专访:http://blog.csdn.net/blogdevteam/article/details/8148451
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一、数据导入、函数测试
本次使用代码与案例是基于北门吹风博客而来。
#导入rJava 和Rwordseg library(rJava) library(Rwordseg) #测试rJava 和Rwordseg是否安装好 teststring1 <- "我爱R语言,我爱文本挖掘" segmentCN(teststring1) ##Rwordseg中的函数,中文分词 #观察分词1000次花的时间 system.time(for(i in 1:1000) segmentCN(teststring1)) #segmentCN的详细解释 ?segmentCN
二、分词词典的使用
笔者认为选择分词词典对于后续的分析极为重要,词典库是之后分词的匹配库,这个词库越强大,分词的效果就越好。网上大多使用的是搜狗分词包。
1、从搜狗词库下载分词词典
##用搜狗词库的时候 一定要在官网上下载 ~.scel 文件, ##搜狗下载官网:http://pinyin.sogou.com/dict/cate/index/101 #不能直接将 下载的 ~.txt改为~.scel installDict("F:/R/文本挖掘分词词库/自然语言处理及计算语言学相关术语.scel","computer",dicttype = "scel")
2、查看词典的函数
加载词典函数为installDict,下面有一些简单的介绍,其中的词类名称是自定义的,每个词类名称需要不一样。
#查看词典 #installDict函数介绍 # installDict(dictpath, dictname,dicttype = c("text", "scel"), load = TRUE) #installDict("工作目录","词类名称",dicttype = c("text", "scel"), load = TRUE)
listDict() #uninstallDict() 删除安装的词典 uninstallDict() #listDict() 查看剩余的词典 listDict()
分别有查看、安装、删除的函数。
3、自定义词典
可以自己设定哪些关键词需要额外注意区分开来,也可以删除已经加入词库的一些关键词,
对于一些专业领域,专业名词较多的案例,很推荐。
#自定义词典 #手动添加或删除词汇,仅仅只在内存中临时添加,未记录下来 segmentCN("画角声断谯门") insertWords("谯门") #让某词组放入内存 segmentCN("画角声断谯门")
deleteWords(c("谯门","画角")) #删除某词组 segmentCN("画角声断谯门")
#使用save参数,把操作记录下来,下回启动能直接用 insertWords(c("谯门","画角"),save=TRUE) segmentCN("画角声断谯门")
三、分词
1、Rwordseg分词包核心函数segmentCN
Rwordseg分词包主要函数是segmentCN,这个函数是核心,笔者详解一下这个函数,代码如下:
#segmentCN函数解释 segmentCN(strwords, analyzer = get("Analyzer", envir = .RwordsegEnv), nature = FALSE, nosymbol = TRUE, returnType = c("vector", "tm"), isfast = FALSE, outfile = "", blocklines = 1000) #strwords:中文句子 #analyzer:分析的java对象 #nature:是否识别词组的词性(动词、形容词) #nosymbol:是否保留句子符号 #returnType:默认是一个字符串,也可以保存成其他的样式,比如tm格式,以供tm包分析 #isfast:“否”代表划分成一个个字符,“是”代表保留句子,只是断句 #outfile:如果输入是一个文件,文件的路径是啥 #blocklines:一行的最大读入字符数
分词时候的原则是,如果该词是默认词典里面的,那么优先分词出来。那么你insert以及词典加入的词语,都不会被分出来,而且按照默认词典分。
如何有一个新词,容易被拆开了分,那么怎么办?
目前还没有特别棒的方法,不过你在insert时候,可以把出现频次提高,这样好像可以提高优先级。
至于Rwordseg默认词典,在哪呢?
2、关于人名的分词
#参数isNameRecognition 可用来人的名字识别, getOption("isNameRecognition") #默认是不进行人名识别,输出false segmentCN("梅超风不是是桃花岛岛主") segment.options(isNameRecognition = TRUE) getOption("isNameRecognition") segmentCN("梅超风是桃花岛岛主")
除了人名之外,rwordseg还有两类识别:
2、数字识别(isNumRecognition ,默认为TRUE,默认识别数字);
3、量词识别(isQuantifierRecognition,默认为TRUE,默认识别量词)。
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