自然语言处理第二次作业： data文件夹中存储语料（中文语料以及英文语料由老师提供，另一份为中文停用词语料） output文件夹中存储输出的词向量文件 script文件夹中为CBOW的脚本，同时处理中文语料与英文语料 运行步骤：在脚本中确定训练中文或者是英语后，直接运行即可

利用HMM的孤立字(词)语音识别程序利用HMM的孤立字(词)语音识别程序

基于朴素贝叶斯分类的垃圾词检测 语言go python go get -u 的方式进行安装 EXPLAINATION config.json 服务运行配置文件 SOCK_FILE： 服务以Unix Domain Socket 方式运行的时候sock文件的存放位置 WORKSPACE： 代码根目录，spamcheck.go文件的位置 CLASSES： 分类类别，至少2个。每个分类需要有对应的先验概率词典文件，示例：分类为adwords，则同级目录下需要有adwords.txt，字典越大，服务的分类结果越准确。 DICTIONARYFILE：sego库分类字典，需要手动指定，文件路径为绝对路径；分词准确度可以通过自定义字典进行替换。 SOCKET_BUFFER_SIZE：服务以Unix Domain Socket的方式运行的时候，缓冲区大小，可以根据数据量的大小进行调试。 spamcheck.go： 垃圾词检测主文件 README.md：服务介绍文件 requirements.txt: 项目依赖第三方库列表 *.txt: 根据config.json 中CLASSES 指定的

matlab 图像膨胀代码系统仅在 Windows 操作系统上运行 ###要运行系统，请按照下列步骤操作： 将数据集图片放在data/images/中，query/images/中的查询图片和data/中的code book重命名为codebook.hdf5（代码书下载链接见下文） 将groundtruth文件放在groundtruth/ 使用 Matlab 运行步骤 1 -> 步骤 2 -> 步骤 3 -> 步骤 4 ＃＃＃结果： ranklist/ 包含检索到的排名列表 ap/ 包含每个查询的平均精度 MAP.txt 包含平均平均精度的值（运行步骤 4 时也会在屏幕上打印出来） ###来自外部来源的图书馆： lib/feature_detector/hesaff.exe：用于提取图像特征和计算描述符，编译自 ，可能需要安装OpenCV才能运行 lib/flann：用于计算每个特征的最近聚类，可在以下位置获得： vlfeat/vlfeat-0.9.20：主要用于 vl_binsum 等函数... ＃＃＃职能： extractFeatures：使用 lib/feature_detect

Glove词向量，内有分别有50、100、200、300维

Python编写的词云分析界面程序： 调用第三方库wordcloud jieba，生成介面操作的可执行文件。

同义词 用于自然语言处理和理解的中文同义词。 更好的中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包。 synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义转换，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。 表中的内容： 欢迎 pip install -U synonyms 兼容py2和py3，当前稳定版本 提示：安装后初次使用会下载词向量文件，下载速度取决于网络情况。 本文档的配置和接口说明针对python工具包。 用法 支持使用环境变量配置分词词表和word2vec词向量文件。 环境变量 描述 SYNONYMS_WORD2VEC_BIN_MODEL_ZH_CN 使用word2vec训练的词向量文件，二进制格式。 SYNONYMS_WORDSEG_DICT 中文分词，格式和使用 同义词#nearby（单词[，大小= 10]） import synonyms print("人脸: ", synonyms.nearby("人脸")) print("识别: ", synonyms.nearby("识别")) print("NOT_EXIST: ", synony

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