WAVE tagger - source program showing an example of editing the contents of audio files *. WAV (WAVE) with the ability to output information ... - Author Piette. Download (28 kb)

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sentence-tagger:构造概率图（例如单词标签对出现的概率，标签和先前的标签对出现的概率等）。根据这些标签出现的可能性来标记句子。执行Witten Bell平滑以计算句子的概率和困惑度

最大熵NER标记器 可在线获得。 概述 该项目的目标是实施和培训 。 大多数功能构建器功能都是使用实现的， 是用Python / Cython编写的具有工业实力的开源NLP库。 为了分类，使用最大熵（MaxEnt）分类器。 实施细节 此任务的数据集是语料库，该语料库主要由路透社新闻数据组成。 数据文件已经过预处理，并且每行已经包含一个令牌，其词性（POS）标签，BIO（开始，内部，外部缩写）组块标签以及相应的NER标签。 事实证明，SpaCy的内置对功能工程最为有用。 利用外部单词列表，例如作为一部分分发的Wikipedia地名词典，通常会导致标记准确性下降。 由于数据文件相对较大，因此最终提交中不包含地名词典的源代码和文件。 我还通过将先前的状态/标记作为功能进行了尝试，以提高模型的性能。 出乎意料的是，模型性能在很大程度上保持不变，这大概是由于每个标签都是从仍然在模型中编码的同一特征

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

BiLSTM-POS-Tagger 基于双向LSTM网络（PyTorch）的词性标注器 要训​​练网络，请使用rnn_train.py（确保提供带标签的数据集） 要加载网络并标记句子，请使用rnn_annotate.py Data.py和TaggerModel.py包含各自的类

斯坦福大学邮报 用于 Node.js 的器 关于 这是一个用于 Node.js 环境的小型 JavaScript 库，提供了将作为本地后台进程运行并使用前端 JavaScript API 进行查询的可能性。 用它来标记英语、德语、法语、西班牙语、阿拉伯语和中文文本的单词，带有 PoS 标签，如名词、动词、形容词等。 注意 斯坦福 PoS-Tagger 是用编写的，因此这个 Node.js 模块需要在环境中安装一个java可执行文件。 此外，请注意，Stanford PoS-Tagger 是在下获得，而不是本模块的一部分。 它的大小为128 MB，并附带21种型号。 它会在npm install上从其外部源自动下载。 使用此 Node.js 模块的应用程序必须考虑斯坦福 PoS-Tagger 的许可。 模块（LGPL 许可，仅英语）， 模块（MIT 许可，仅英语）， 模块（AGPL 许可，仅

基于适用于库存图片社的工具“ Image Tagger”-将多个关键字作为带有分隔符，标题和说明的长字符串处理，可以由库存图片社自动识别。 可以对关键字进行排序，并删除重复项。 元数据可以应用于多个选定的图像。 可以从其他目录中的图像复制和粘贴所有元数据。 如果缺少元数据，则图像名称将显示为红色。 1.1.0版中的新增功能：添加了具有剪切/复制/粘贴/删除功能的上下文菜单以及所选文件的所有exif数据查看器。

GENIA Tagger - part-of-speech tagging, shallow parsing, and named entity recognition for biomedical text -