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基于最大熵模型的分词技术研究 评分:

挺好的,基于最大熵模型的分词技术研究基于最大熵模型的分词技术研究
2011-12-05 上传大小:1.61MB
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用最大熵模型进行字标注中文分词(Python实现)
最大熵模型进行中文分词
Ubuntu下最大熵实现中文分词
统计中文分词(最大熵)
使用Python,字标注及最大熵法进行中文分词
HMM中文分词

基于HMM的中文分词代码,虽然基于字标注的中文分词借鉴了词性标注的思想,但是在实践中,多数paper中的方法似乎局限于最大熵模型和条件随机场的应用,所以我常常疑惑字标注中文分词方法为什么不采用别的模型和方法呢?莫非是由于其诞生之初就采用了最大熵模型的缘故。但是,在词性标注中,Citar实现的是TnT中所采用的HMM trigram方法,其所宣称的性能是不亚于最大熵模型等词性标注器的。基于这样的前提,本文就验证一下基于Citar实现的HMM trigram字标注中文分词器的性能虽然基于字标注的中文分词借鉴了词性标注的思想,但是在实践中,多数paper中的方法似乎局限于最大熵模型和条件随机场的应用

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中文分词方法

1)基于词典的匹配: 前向最大匹配,后向最大匹配 2)基于字的标注: 最大熵模型,条件随机场模型,感知器模型 3)其它方法 与词性标注结合,与句法分析结合

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实体识别系统调研报告

着重于对隐马尔科夫(HMM),最大熵(ME)和条件随机场(CRF)三个基于统计的实体识别模型的详细介绍, 基于规则的实体识别模型的框架与识别步骤的介绍,以及基于规则和统计的混合实体识别模型的运用

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NLP汉语自然语言处理原理与实践

本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍,涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面,内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分,涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是,本书是迄今为止第一本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍,并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。 本书适用于所有想学习NLP的技术人员,包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。 第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.

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NLP汉语自然语言处理原理与实践.pdf 高清 完整 带书签

第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.1.3 规则派还是统计派 3 1.1.4 从机器学习到认知 计算 5 1.2 现代自然语言系统简介 6 1.2.1 NLP流程与开源框架 6 1.2.2 哈工大NLP平台及其 演示环境 9 1.2.3 Stanford NLP团队及其 演示环境 11 1.2.4 NLTK开发环境 13 1.3 整合中文分词模块 16 1.3.1 安装Ltp Python组件 17 1.3.2 使用Ltp 3.3进行中文 分词 18 1.3.3 使用结巴分词模块 20 1.4 整合词性标注模块 2

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词性标注包(acopost-1.8.6)源代码阅读笔记

acopost是Ingo Schroder于02年在德国汉堡大学完成的一个词性标注工具包。主要实现了基于实例、最大熵、2元隐马、基于转换规则等4种词性标注算法,以及评价和算法融合等。采用的语言是perl和c,代码比较短小,非常适于学习。 本笔记记录内容: o 对acopost所实现的每个算法的训练和标注的基本流程、函数调用关系、相关文献等做了记录和阐述; o 对每个算法相关的源文件进行了详细注释; o 以汉语分词为实例,记录了4个标注算法的训练和标注结果。 [acopost] http://acopost.sourceforge.net/

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论文研究-基于音节标注的藏文自动分词研究.pdf

分词是藏文信息处理的基础性关键问题,是把连续的藏文音节序列组合成词序列的过程。针对藏文分词中的特殊问题,把藏文分词问题看成判断音节在词中的位置过程,分别实现了基于最大熵、条件随机场、最大间隔Markov网络模型等模型下的分词系统,并在同等条件下进行了实验对比。实验结果表明,在当前四字位的标注集下,基于条件随机场的藏文分词系统取得了最好的分词结果,同时其他序列标注模型也取得了较好的效果,说明基于音节标注的分词方法可以较为有效地处理藏文分词问题。

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论文研究-藏文紧缩格识别方法.pdf

分词是自然语言处理的一项基础性工作,对自然语言处理的后继工作有较大的影响。紧缩格的识别是藏文分词中最难、最重要的技术之一。通过剖析已有藏文紧缩词识别方法,分析藏文字词的特征,针对性地提出了识别藏文紧缩格的规则算法、添加—还原算法和最大熵模型的特征模板,从而得到基于规则、添加还原法与最大熵模型相结合的藏文紧缩格识别方法。实验数据表明,该方法识别藏文紧缩格的准确率、召回率和<i>F</i><sub>1</sub>值分别达99.26%、96.47%、97.85%,比现有最高的准确率有了较明显的提高。

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Python中文分词库Yaha.zip

"哑哈"中文分词,更快或更准确,由你来定义。通过简单定制,让分词模块更适用于你的需求。 "Yaha" You can custom your Chinese Word Segmentation efficiently by using Yaha 基本功能: 精确模式,将句子切成最合理的词。 全模式,所有的可能词都被切成词,不消除歧义。 搜索引擎模式,在精确的基础上再次驿长词进行切分,提高召回率,适合搜索引擎创建索引。 备选路径,可生成最好的多条切词路径,可在此基础上根据其它信息得到更精确的分词模式。 可用插件: 正则表达式插件 人名

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数字设计:原理与实践(第4版)_[J Wakerly著][机械工业出版社][2007]

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Microsoft Visual C++ 14.0(安装包)

在安装python依赖包的时候,报错信息"microsoft visual c++ 14.0 is required"的解决办法。 1. 下载此文件、2.解压安装、3.再次执行pip install xx命令。

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