文章句子采集软件(文章句子采集软件：威帝、词性、词频、再训练)

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　　文章句子采集软件：威帝activeassist；建议仅作为学习辅助，熟悉工具后不必再用。解析编译原理后，你可以对这些语句进行分词、词性标注、tf-idf、词频提取等很多操作，不一一例举，但有几个原则：1.只解析你需要的，不要自己添加dom元素、动态特征，不要自己动态解析binding2.先解析，再编译，比如-length3.等需要的时候再分词、词性提取、词频提取4.分词和词性提取选定匹配的词库。最后，威帝是免费使用，分词只是视情况可能还会加载其他功能。

　　简单的有：神经网络分词器、用词法树分词器、内嵌词法分析器，此外，至少需要两种以上工具：从分词器生成带时态以及人称的词典、从词法树抽取出带人称和时态的词典（如spanface、mantraenglish等）、以及先验词典（需要平时积累，或者引入类似gbdt，

　　每个单词对应的字符集是词典么？可以先找到目标单词的字符集，然后尝试下分词，这么有利于量化成训练集。具体是先分词，再训练？先训练，然后可以看做是测试集，测试训练集。这样对于已经计算出来的词义，做embedding即可。另外这个问题，知乎专栏文章里面有从tfrecord中提取pos的关键词的解决方案，可以参考。

　　分词有很多方法，一般都是先将文本格式化为blob，再逐行处理。比如对于一个word集，它的数量有s,labg，每一行是一条单词序列，那么每一条单词序列对应一个n进行分词，对每一个state进行处理，如果顺序相同则全部处理完毕，否则将处理的结果比例再次初始化等等。这种算法一般用于非典型的情况。也就是比如这种比如同一个句子有三个分词结果，每个结果按一定比例初始化后可以按照一定比例进行对齐进行训练。

　　也就是说，可以将所有处理的结果按2：1划分训练集。有时候也可以采用seq2seq，即使用一个单词分为n多个单词，然后再进行训练，具体操作可以参考深度学习中的字向量问题（现在有很多这样的文章）。ps：一般建议训练完单词向量再进行词向量的训练，因为这时候n个词向量的值已经是通过采样获得的了，通过处理后的向量做训练能大大提高模型效果。最后，不要忽略把分词的结果和词向量结合在一起使用，这能够使得预测更有效。