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LTP 4 LTP（Language Technology Platform） 提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。 If you use any source codes included in this toolkit in your work, please kindly cite the following paper. The bibtex are listed below: @article{che2020n, title={N-LTP: A Open-source Neural Chinese Language Technology Platform with Pretrained Models}, author={Che, Wanxiang and Feng, Yunlong and Qin, Li

pyltp pyltp 是 的 Python 封装。 在使用 pyltp 之前，您需要简要了解 能否帮助您解决问题。 目前基于Pytorch的LTP4 已经发布，而PyLTP将会只有非常有限的维护，请大家移步使用[LTP 4]() 依赖支持情况 Python 2.7, 3.x, and PyPy (PyPy2.7 >= 5.7) 一个简单的例子 下面是一个使用 pyltp 进行分词的例子 # -*- coding: utf-8 -*- from pyltp import Segmentor segmentor = Segmentor("/path/to/your/cws/model") words = segmentor.segment("元芳你怎么看") print("|".join(words)) segmentor.release() 除了分词之外，pyltp 还提供词性标注、命名

这是一个以20位中国著名书法家的风格编写的汉字作品的数据集。每个子集中有1000-7000张jpg图像（平均5251张图像）。每张图像的尺寸为64 * 64，代表一个汉字。数据集分为训练集（80％）和测试集（20％）。书法家的姓名缩写用作标签。更多详细信息，请参见Summary.csv文件。 Summary.csv Chinese Calligraphy Styles by Calligraphers_datasets.txt Chinese Calligraphy Styles by Calligraphers_datasets(1).zip