词性标注源码，我们的源码是用C++来实现的，主要是实现了隐马尔科夫模型和维特比算法。

import re import numpy as np import pandas as pd import nltk.tokenize as tk import nltk.corpus as nc handel_file = 'health_handel.csv' #分词好要保存的数据文件路径 #读取数据 data=pd.read_excel('health.xlsx') print(data.head(10)) stopwords = nc.stopwords.words('english') #停用词 tokenizer=tk.WordPunctTokenizer() #分词器

本项目采用java实现了一个基于隐马尔可夫模型的中文句子词性标注系统，并附有详细的说明文档，对于想了解HMM和词性标注的人都会有很大帮助。

NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；张华平博士先后倾力打造十余年，内核升级10次。 全球用户突破20万，先后获得了2010年钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖，2003年国际SIGHAN分词大赛综合第一名，2002年国内973评测综合第一名。

Ansj中文分词 使用帮助 开发文档： ， 摘要 这是一个基于n-Gram + CRF + HMM的中文分词的java实现。 分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96％以上。 目前实现了中文分词，中文姓名识别，用户自定义词典，关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能。 可以应用到自然语言处理等方面，适用于对分词效果要求高的各种项目。 专家 org.ansj ansj_seg 5.1.1 调用演示 如果你第一次下载只想测试测试效果可以调用这个简易接口 String str = "欢迎使用ansj_seg,(ansj中文分词)在这里如果你遇到什么问题都可以联系我.我一定尽我所能.帮助大家.ansj_seg更快,更准,更自由!" ; System.

基于HMM进行词性标注示例 把/? 这/? 篇/? 报道/? 编辑/? 一/? 下/? 把/q-p-v-n 这/r 篇/q 报道/v-n 编辑/v-n 一/m-c 下/f-q-v

CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具，使用CNN双向lstm和crf模型，并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％。 提示 中文分词，词性标注，实体识别，在使用上述模型时，本质是就是标注问题！！！如果您第一次使用相关的模型，只需加上self.c

自然语言处理 高效的中文词法分析工具包

词性标注按照国家语委词性标注集，编码为utf-8，未进行分句。

postag.zip