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

reactjs.org 这个 repo 包含支持的源代码和文档。 入门 先决条件 吉特 节点：从 v12.0.0 或更高版本开始的任何 12.x 版本 Yarn：有关请参阅 回购的一个分支（对于任何贡献） 本地机器上克隆 安装 cd hi.reactjs.org进入项目根目录 yarn安装网站的 npm 依赖项 本地运行 yarn dev启动热重载开发服务器（由提供支持） open http://localhost:8000以在您喜欢的浏览器中打开该站点 贡献 指南 该文档分为几个部分，具有不同的基调和目的。 如果您打算写多个句子，您可能会发现熟悉相应部分的会很有帮助。 创建一个分支 git checkout main从本地reactjs.org存储库中的任何文件夹 git pull origin main确保你有最新的主代码 git checkout -b the-name-of-

主要讲解一些小语种（以印地语为例）点阵方式显示原理演示，包含连写变形，合成等处理。