nlp-course:csc nlp课程作业

hw1. 将文本解析为句子 src 单元测试（解析器成功“获取”的文本示例）： : 语料库结果：F1 = 0.985，精度 = 0.988，召回率 = 0.982，准确度 = 0.985，tp = 8205955，fp = 96511，fn = 145627 hw01_data 结果：F1 = 0.980，精度 = 0.975，召回率 = 0.986，准确度 = 0.980，tp = 85468，fp = 2172，fn = 1170 由于错误的框架，有很多问题，在大数据上，甚至很明显你不能专注于引号 - 我禁用了这个功能。 目前尚不清楚缩写后的大写字母如何处理。 hw2。 按主题对新闻进行排序 在我的集合（4x10 = 40 个文档）中，卡方只给出了 3 个属性，这还不够。 尝试对所有属性进行分类在 SMO 中仅产生 20% 的准确率。 我没有看别人，我开始改进功能。 我