新词识别问题的解决方案主要有两种，一种是基于概率统计的，另一种是基于规则的。本文在两者的基础上，实现统计与规则相结合的新词识别检测问题。首先从熟语料中构建N元组候选词库，然后对候选词库分别进行规则过滤，互信息过滤以及位置成词率过滤，再经过N元组重叠标记得到各自不同的新词表。最后综合三种方法，实现统计与规则相结合的新词识别算法，实验结果表明新词识别准确率达到88%。
2021-10-24 16:44:03
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神经网络 Hebb 学习规则的简单 Matlab 代码。 这对NN初学者学生有好处。 它可以应用于简单的任务，例如逻辑“和”、“或”、“非”和简单的图像分类。
2021-10-24 10:43:40
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给大家分享一套课程——Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现）视频教程，希望对大家学习有帮助。
2021-10-22 20:07:28
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上拉就是将不确定的信号通过一个电阻钳位在高电平，电阻同时起限流作用。下拉同理，也是将不确定的信号通过一个电阻钳位在低电平。
2021-10-22 17:57:10
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BinaryDataMaker
它能做什么：
您可以按照任何逻辑规则创建任何二进制数据集。
节点安装
npm i binary_data_maker
入门
以这种方式要求功能：
const { makeData } = require ( 'binary_data_maker' ) ;
以这种方式创建数据集，指定二进制数将具有的位数：
let data = makeData ( 4 ) ;
console . log ( data ) ;
这输出：
[
{ input : [ 0 , 0 , 0 , 0 ] , target : [ 0 , 0 , 0 , 1 ] } ,
{ input : [ 0 , 0 , 0 , 1 ] , target : [ 0 , 0 , 1 , 0 ] } ,
{ input : [ 0 , 0 , 1 , 0 ] , tar
2021-10-22 17:03:17
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VADER情绪分析
VADER（价位意识词典和情感推理器）是一种基于词典和规则的情感分析工具，专门针对社交媒体中表达的情感进行调整。 它是根据完全开源的（我们衷心感谢所有归属，并愿意接受大多数贡献，但请不要对我们承担责任）。
功能和更新
非常感谢George Berry，Ewan Klein和Pierpaolo Pantone为使VADER变得更好而做出的重要贡献。 新的更新包括有关以下方面的功能：
重构Python 3的兼容性，改进的模块性以及将其合并到……非常感谢Ewan和Pierpaolo。
进行重组以提高速度/性能，将时间复杂度从O（N ^ 4）降低到O（N）...非常感谢George。
简化了pip的安装，并为vaderSentiment模块和组件导入提供了更好的支持。 （对vader_lexicon.txt文件的依赖性现在使用自动文件位置发现，因此您无需在代码中手动指定其
2021-10-22 15:10:15
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