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NLPCC2016-WordSeg-微博 NLPCC 2016微博分词评估项目 ##任务说明 单词是自然语言理解的基本单元。 但是，中文句子由连续的汉字组成，没有自然的分隔符。 因此，中文分词已成为中文自然语言处理的首要任务，它可以识别句子中单词的顺序并标记单词之间的边界。 与流行的二手新闻数据集不同，我们使用了来自新浪微博的更多非正式文章。 培训和测试数据包含来自各个主题的微博，例如金融，体育，娱乐等。 每个参与者都可以提交三个运行：封闭式运行，半开放式运行和开放式运行。 在封闭的轨道上，参与者只能使用在提供的培训数据中找到的信息。 排除了诸如从外部获得的字数，部分语音信息或姓名列表之类的信息。 在半公开赛道中，除了提供的训练数据之外，参与者还可以使用从提供的背景数据中提取的信息。 排除了诸如从外部获得的字数，部分语音信息或姓名列表之类的信息。 在公开赛道上，参与者可以使用应该

chop Python 中文分词工具包 欢迎 GitHub: Pypi: 依赖 Python3 使用说明 代码对 Python 3 兼容 全自动安装： easy_install chop 或者 pip install chop / pip3 install chop 接口 from chop.hmm import Tokenizer as HMMTokenizer from chop.mmseg import Tokenizer as MMSEGTokenizer sentence = "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作。" def main(): HT = HMMTokenizer() MT = MMSEGTokenizer() print('HMM Tokenizer:', ' '.join(HT.cut(senten

STM32f103数据手册，中文翻译版，可供读者下载。 虽然现在网上STM32的资料满天飞，但是其中好坏难辨，资料查询还是要费不少功夫。我在给STM32F103C8T6编程时遇到不少问题，资料不完整，有错，移植出问题比比皆是，所以特地借这个论坛开贴分享一些资料程序，供新（meng）人（xin）们参考。为什么选择STM32F103C8T6这样一款芯片呢，其实很简单，便宜、性能又高，IO也够用，对于大部分做一些电子设计开发的人来说是一款非常合适的芯片。我比较喜欢做一些电子小制作，学到东西的同时，又能让生活变得有意思，还能有点小小的成就感。

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