微软亚研的中文分词、词性标注和命名实体识别语料,包括训练和验证集,xml格式,方便使用,机器学习、信息检索以及NLP领域的研究人员使用来训练模型
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360万中文词库+词性+词频词典结构为:词语\t词性\t词频。 词频是用ansj分词对270G新闻语料进行分词统计词频获得。
2021-12-18 09:05:45 22.96MB txt 中文词库 词语
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NLTK学习之二:建构词性标注器-附件资源
2021-12-10 20:10:17 23B
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NER的BERT-BILSTM-GCN-CRF 在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务 数据格式 高B-剧种B-名词腔I-剧种I-名词:OO马B-人名B-名词平I-人名I-名词所OO着O B动词扶O B动词贫O I动词小O B -名词I O-名词 运行
2021-12-06 16:00:54 182KB Python
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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
2021-12-06 11:58:27 6.96MB nlp ai deep-learning mechine-learing
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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
2021-12-02 20:45:43 21.43MB 系统开源
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.python代码
2021-12-01 13:16:29 614B python
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2021-11-30 09:11:02 1.37MB c# 搜索引擎 中文分词 词性标注
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