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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～

汉语常见词语 分类，这是我见过最全的了，根据编码CODE区分 比如 An04 "," 阿飞 " an04:表示人物 a开头的都是名词，值得拥有 很难找的哈

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

隐马尔可夫模型词性标注器 概述 一种用于英语，印地语和中文的隐马尔可夫模型词性标记器。 训练数据被标记和标记； 测试数据也会被标记化，标记器会将标记添加到测试数据中。 对看不见的单词加一个平滑处理。 培训和发展数据： 两个文件（一个英文，一个中文），带有单词/标签格式的带标签的训练数据，单词之间用空格分隔，每个句子换行。 两个文件（一个英文，一个中文），带有未标记的开发数据，单词之间用空格分隔，每个句子换行。 两个文件（一个英语，一个中文），带有单词/标签格式的带标签的开发数据，单词之间用空格分隔，每个句子用换行符表示，作为答案键。 程式 由两个程序组成：hmmlearn.py从训练数据中学习隐藏的马尔可夫模型，hmmdecode.py使用该模型标记新数据。 通过以下方式调用学习程序： python hmmlearn.py / path / to / input 参数是一个包含训练