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SIGHAN8-Task2上基于主题的中文消息极性分类系统
SIGHAN8-Task2上基于主题的中文消息极性分类系统
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SIGHAN-中文分词
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中文分词
SIGHAN 2006 Bakeoff-3中文语料
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著名的Sighan Bakeoff语料。包含了训练集、测试集及测试集的(黄金)标准切分。
sighan-bakeoff
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著名的Sighan Bakeoff语料。包含了训练集、测试集及测试集的(黄金)标准切分,同时也包括了一个用于评分的脚本和一个可以作为基线测试的简单中文分词器。
SIGHAN中文纠错数据集及转换后格式.zip
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SIGHAN国际汉语分词数据集backoff2005
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2nd International Chinese Word Segmentation Bakeoff - Data Release Release 1, 2005-11-18 * Introduction This directory contains the training, test, and gold-standard data used in the 2nd ...
sighan 2006 MSRA命名实体语料(BIO格式)
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2006年sighan命名实体识别任务语料,MSRA提供。已经转成BIO格式,可直接用于NER训练
convseg:卷积神经网络与词嵌入在中文分词中的应用
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用于中文分词(CWS)的卷积神经网络。 相应的论文: 作者 王春琪 依存关系 最好使用nvidia GPU来加速训练过程。 数据 从下载data.zip (请注意,SIGHAN数据集仅应用于研究目的)。 将data.zip提取到此目录。 因此...
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以SIGHAN7会议中文拼写校验任务中用于检错评测的1 000句测试集作为实验测试集,并与此会议提交的结果进行比较,实验结果表明,与基于复杂语言模型的检错方法相比,该方法在实现简单的同时也有很好的检错效果,获得了...
Kenlm、ConvSeq2Seq等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果,开箱即用
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实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果,开箱即用
基于M3N的中文分词与命名实体识别一体化 (2010年)
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中文分词和命名实体识别经常被视为2个独立的任务。该文提出一种基于最大间隔Markov网络模型 (M3N)的中文分词和命名实体识别一体化方法,将二者统一在一个字序列标注框架下,进行联合训练和测试。在 SIGHAN 2005分词...
CWS_Dict:AAAI 2018年论文“带有用于中文分词的词典的神经网络”的源代码-tensorflow source code
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结合字典的神经网络用于中文分词 本文提出了中文分词算法的源代码和语料库。 张琦,刘晓宇,付金兰。... 为了集成字典,我们定义了几个特征模板,以基于字典和上下文为每个字符构造特征向量。 然后,提出了扩展Bi-
基于层叠隐马模型的汉语词法分析
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提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法,旨在将汉语分词、词性标注、切分...词大赛中综合得分获得两项第1名、一项第2名1这表明:ICTCLAS 是目前最好的汉语词法分析系统之一,层叠隐马模 型能够解决好汉语词法问题.
中文分词入门与字标注法
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在中文分词中,资源的重要性又不言而喻,最大匹配法等需要一个好的词表,而基于字标注的中文分词方法又需要人工加工好的分词语料库。所以想研究中文分词,第一步需要解决的就是资源问题,这里曾经介绍过“LDC上免费...
icwb2-data:该目录包含第二次国际汉语分词测试中使用的培训,测试和金标准数据。 还包括用于对烘烤参与者提交的结果进行评分的脚本以及用于生成基线和顶线数据的简单分段器
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而Bakeoff则是SIGHAN所主办的国际中文语言处理竞赛,第一届于2003年在日本札幌举行(Bakeoff 2003),第二届于2005年在韩国济州岛举行(Bakeoff 2005), 而2006年在悉尼举行的第三届(Bakeoff 2006)则在前两届的基础上...
ArticutAPI:Articut的API中文断词(兼具语意词性标记):「断词」又称「分词」,是中文资讯处理的基础。Articut不用机器学习,不需资料模型,只用现代白话中文语法规则,即能达到SIGHAN 2005 F1-measure 94%以上,召回96%以上的成绩
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Articut中文断词暨词性标记服务 [依语法结构计算,而非统计方法的中文断词。] 基准测试 设计目标 名称 ArticutAPI MP_ArticutAPI WS_ArticutAPI 产品展示 在线/ Docker 码头工人 码头工人 技术 HTTP请求 多处理 ...
基于门控CNN-CRF的中文命名实体识别
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在已有的命名实体识别研究的基础上,提出了一种新型的混合神经网络...其中门控CNN-CRF模型在中文数据集SIGHAN2006上进行命名实体识别时,准确率、召回率、F1值分别达到了91.05%、89.93%、和90.49%,取得了较好的效果。
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针对汉语人名识别的难点,基于最大熵算法提出了结合多知识、多模型的识别方法,充分考虑了人名的内部特征(小颗粒特征)和人名的语境信息。论文的主要贡献是:将概率信息赋予最大熵模型,极大提高人名的准确率和召回...
自然语言处理-条件随机场工具集
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可以使用的中文语料资源是SIGHAN提供的backoff 2005语料,目前封闭测试最好的结果是4-tag+CFR标注分词,在北大语料库上可以在准确率,召回率以及F值上达到92%以上的效果,在微软语料库上可以到达96%以上的效果。
论文研究-汉语分词中上文和下文重要性比较.pdf
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近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,当前字的词位标注需要借助于该字的上下文来确定。为克服仅凭主观经验给出猜测结果的不足,采用四词位标注集,...
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本文重点研究在大型科学设施环境中工作的类似汽车的车辆的可行路径的生成。 考虑曲率连续性和最大曲率约束,一种新颖的路径平滑算法是根据三次贝塞尔曲线提出的。 在算法中,贝塞尔转弯和贝塞尔路径分别为发达。 Bezier 转弯首先设计用于连接两个任意配置。 然后可以通过以下方式获得贝塞尔路径使用贝塞尔曲线来拟合避免碰撞规划器提供的一系列目标点。 在算法的指导下,车辆可以以预定的方向到达目标点。 模拟实验进
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