NLTK学习之二：建构词性标注器-附件资源

简介-自然语言处理 汉良作者何晗老师的新书《自然语言处理入门》详细的笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，甚至用白话分解的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词，词性标注，命名实体识别，信息删除，文本聚类，文本分类，句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。 本项目初步帮助更多同路人能够快速的掌握NLP的专业知识，理清知识要点，在工作中发挥作用的作用。以书本为主，记录本人学习此书的心路历程，总结和笔记。 机器学习与深度学习请转至本人项目： HanLP项目： 思维导图，请关注AIArea公众号并回复：NLP思维导图，即能下载高清大图。 目录 章节

hmm的matlab代码HanLP: Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。 HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 HanLP提供下列功能： 中文分词 HMM-Bigram（速度与精度最佳平衡；一百兆内存） 、 由字构词（侧重精度，全世界最大语料库，可识别新词；适合NLP任务） 、 词典分词（侧重速度，每秒数千万字符；省内存） 所有分词器都支持： 词性标注 （速度快） 、（精度高） 命名实体识别 基于HMM角色标注的命名实体识别（速度快） 、、、、 基于线性模型的命名实体识别（精度高） 、 关键词提取 自动摘要 短语提取 多音字、声母、韵母、声调 简繁分歧词（简体、繁体、台湾正体、香港繁体） 语义推荐、拼音推荐、字词推荐 依存句法分析 KMeans、Repeated Bisection、自动推断聚类数目k 词向量训练、加载、词语相似度计算、语义运算、查询、KMeans聚类 文档语义相似度计算 部分默认模型训练自小型

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分类_分词@12大类5485文本1127万_搜狗.20151022 各种词库 用语分词、词性标注等自然语言处理NLP任务

甲言Jiayan 简介 甲言，取“Oracle言”之意，是一种专注于古汉语处理的NLP工具包。目前通用的汉语NLP工具均以现代汉语为核心语料，对古代汉语的处理效果很差（详见）。本项目的初衷，便是辅助古汉语信息处理，帮助有志于挖掘古文化矿藏的古汉语学者，爱好者等更好的地分析和利用文言资料，从“文化遗产”中创造出“文化新产”。当前版本支持，，，和五项功能，更多功能正在开发中。 功能 利用无监督的双，以及左右进行文言词库自动生成。 利用无监督，无词典的和进行古汉语自动分词。 利用词库合成功能产生的文言词典，基于有向无环词图，句子最大概率路径和动态规划算法进行分词。 根据词的的序列标注，词性详见。 基

C#版中科院的分词及词性标注系统，效果很好，而且做了C#的包装,为Ｃ＃下的开发提供了方便～