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.

NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习： 读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式 了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码 深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果 迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top等。 第一步：基础原理 机器学习最初入门时对数学的要求不是很高，掌握基础的线性代数，概率论就可以了，正常读下来的理工科大学生以上应该都没问题，可以直接开始学，碰到不清楚的概念再去复习。 统计机器学习部分，建议初学者先看懂线性分类，SVM，树模型和图模型，这里推荐李航的“统计学习方法”，薄的摸起来没有

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LAnn标注工具 当前情况 目前为封闭域关系三元组标注，不提供新关系的标注，之前开放域关系三元组版本将不再维护，不再维护，不再维护，存在BUG！存在BUG！存在BUG！。 计划脱离对Django框架的依赖，借助PyQt的WebEngine实现标注界面和Python程序数据传输，更好地支持Pytorch和数据处理，已基本打通JS和Python之间的墙壁。 计划加入预训练BERT模型。 LAnn简介 LAnn（Little Annotator）是一个用于标注三元组的纯前段中文标注工具。具有使用简单的特点，采用网页的形式，使用浏览器便可运行。标注过程、结果直观，易后处理。基本不用配置，快速上手。可只用于NER标注，也可以适当修改，改为POS标注（实体类型改为词性，只进行实体标注）或者分词标注（设置特殊的实体类型“词语”，只进行实体标注）。 可以先后导入test.txt、entity_dict，然

百度地图在范围内标注点

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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

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