该插件为谷歌浏览器的插件，可以在谷歌浏览器里面进行划词翻译，安装非常方便，翻译效果很好，非常适合在网页上阅读外文文献。

谷歌 Chrome Google翻译 划词翻译 插件方法，chrome 设置-扩展程序，点右上角的开发者模式 ，然后加载已解压的扩展程序

机器翻译词对齐的 Python 实现。 以 'python .py > ' 运行选项：-n num_lines 从输入文件中获取更少的行 -d 获取非默认文件，例如：sample ibm1.py：实施 IBM 模型 1 ibm2.py：实施 IBM 模型 2 hmm.py：实施 HMM 模型进行字对齐 fastAlign.py：实施快速对齐方法，但使用固定的 lambda 参数 alignIntersect.py：使用基于交集的对齐方式Dice 的系数 modelAgreement.py：为 IBM Model2 实现基于交集的对齐 带有 .a 扩展名的相应名称的文件是从这些模型中获得的前 1000 个句子的对齐，这些模型在英语和法语的完整 hansards 数据上进行训练。 它们可以与分数对齐一起运行以进行 AER 评估。 t_

100 Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量

主要介绍了echarts实现词云自定义形状的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

英语笔记

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基于SO-PMI算法的情感极性判别代码，有注释容易理解。针对2元词组共现频率为0的情况，参照论文设置了goodturing平滑和laplace平滑方法。论文可以自己去知网搜索。运行速度慢，建议训练数据不要超过80000条。