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搜索资源列表

  1. 计算机基础知识 教程

  2. 目录录录 第1章 计算机基础知识 1 1.1 计算机概论 1 1.1.1 计算机的发展概况 1 1.1.2 计算机的特点 2 1.1.3 计算机的应用 2 1.2 计算机常用的数制及编码 4 1.2.1 二进制数 4 1.2.2 二进制与其它数制 5 1.2.3 不同进制数之间的转换 6 1.2.4 二进制数在计算机内的表示 8 1.2.5 常见的信息编码 9 1.3 计算机系统的组成 11 1.3.1 计算机系统 11 1.3.2 计算机的基本结构 11 1.3 .3 微型计算机中的硬件资源

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-15
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：Dogous

  1. 基于HMM中国组织机构名自动识别

  2. 本文以搜狐网站!""" 年(( / (! 月《人民日报》网页中涉 及社会、经济、法律等内容的$" 万字下载语料为基础，在引入 隐马尔可夫模型的基础上，提出了组织机构名称的用词、同现 词条的概率估值公式，建立了组织机构名称的识别模型，开发 了中国组织机构名自动识别实验系统，经测试准确率达 %+0，召回率为+*,$

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-02
    • 文件大小：237568
    • 提供者：wly_luffy

  1. ICTCLAS中文词法分析

  2. 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45%，API不超过

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-03-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：humanrights

  1. 汉语词法分析系统windows_C_64.rar

  2. 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-05-03
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：sklzwmw

  1. 基于多向量和实体模糊匹配的话题关联识别

  2. 文在对新闻报道理论分析及实验验证的基础上，提出一种多向量表示模型，使其在尽量不丢失信息的情 况下，对特征集合尽可能细地划分。基于该模型，本文设计了一种模糊匹配的方法用于计算命名实体子向量之间 的关联度，它们和多个向量相似度一起用支持向量机进行整合，形成报道模型间的相似度。本文选用TDT4中文 语料作为测试语料，将上述模型及模糊匹配技术用于话题关联识别。实验表明，多向量模型能够改进话题关联识 别的性能，模糊匹配技术也在一定程度上弥补了精确匹配带来的性能损失。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-09
    • 文件大小：461824
    • 提供者：xue100sheng

  1. ICTCLAS 中文分词

  2. 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45%，API不超过

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-05-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：GenesisBoy

  1. 中科院中文分词ictclaszyfc-v2009.zip

  2. 一、ICTCLAS简介 　　中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精

  3. 所属分类：嵌入式

  1. 中文信息处理中若干关键技术的研究

  2. 随着科学技术的高速发展及名种资源数量的不断增多为了提高效率，信息处理己经成为当前最重要的研究内容，其中涉及到切词和属性选择、信息抽取、自然语言理解、自动聚类和分类、自动摘要、自动标引和主题识别、信息结构分析、文本生成以及信息检索等等。其中，属性选择是一项较为重要的基础性研究工作，为其它的研究提供基础和前提。而其它研究工作 可以有效地、而且较为准确地抽取出有用信息、挖掘出新的知识，提高获取大量有用信息的效率和速度。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-02
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：guofeng314

  1. 信息抽取技术（IE）概述

  2. 介绍了信息抽取(IE) 技术的基本概念、信息抽取系统的抽取过程。对现有的信息抽取系统构建方法进行了分类和介绍, 并对这些方法进行了讨论和比较, 同时指出了构建中文信息抽取系统所需要解决的关键的基础问题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-16
    • 文件大小：66560
    • 提供者：DangY85

  1. 自然语言处理 清华信息学院考博

  2. 2007在职博士生导师名单.doc 2in1SegTag.rar aaa.zip Chapter_01_VC_Programming.ppt Chapter_02_FileProcessing.ppt Chapter_03_Character.ppt Chapter_04_HanZi_Frequency.ppt Chapter_06_Corpus_and_Retrieval.ppt Chapter_07_1.ppt Chapter_07_Lexicon.ppt Chapter_08_2.ppt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：yuanbosoft

  1. ICTCLAS2009版中文分词系统

  2. 中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级7次，目前已经升级到了ICTCLAS2009 用户词典接口扩展 用户可以动态增加、删除用户词典中的词，调节分词的效果。提高了用户词典使用的灵活性。 分词粒度可调 可以

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-01-02
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：yahawami

  1. 中文分词系统ICTCLAS

  2. 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45%，API不超过

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2012-03-06
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：huangsong_265

  1. 中文信息处理基础

  2. 文件中含有詹卫东老师的课件、代码及汉语分词系统，希望能为研究中文信息处理的同志提供帮助。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-04-19
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：vinnaa

  1. 中文信息处理基础-詹卫东

  2. 中文分词的整套资源，中文信息处理基础、字符串分析、字频分析、最大匹配法、正逆向、等等，最全最齐的资源，还带有课件

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-10-06
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：princes_fan

  1. 中文分词算法解析

  2. 在中文信息处理中，中文分词技术至关重要，这是中文信息处理技术的基础。本文对中文分词算法进行了解析，有一定的参考价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-31
    • 文件大小：180224
    • 提供者：u010907402

  1. 中文人名自动识别的一种有效方法

  2. 中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的 历史 , 但至今仍有许多技术难题没有得到很好解 决 , 中文姓名自动识别问题就是其中的一个。由于 它与中文文本的自动分词一样 , 属于中文信息处理 的基础研究领域 , 因而它的研究成果直接影响到中 文信息的深层次研究。汉语的自身特点使得中文信 息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词 (加入显式分割符) , 然后再在分词的基础上进行词 法、语法、语义等方面的深入分析。而在分词阶 段 , 文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词 大多被切分成单字词

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-10-16
    • 文件大小：84992
    • 提供者：yxh0612

  1. 中文信息处理基础詹卫东

  2. 大詹卫东老师的“中文信息处理基础”的课件及相关代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-22
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：liqingtx

  1. 中文分词入门与字标注法

  2. 作为中文信息处理的“桥头堡”，中文分词在国内的关注度似乎远远超过了自然语言处理的其他研究领域。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上免费的中文信息处理资源”，其中包括一个有频率统计的词表，共计44405条，就可以作为一个不错的中文分词词表使用。而一个好的人工分词语料库，需要很大的人力物力投入，所以无论研究还是商用往往需要一定的费用购买，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：251904
    • 提供者：u011563494

  1. 中文文本语义相似度计算研究及应用

  2. 中文文本相似度讨算是中文信息处理相关研究领域中的重要基础， 在信息检索、 知识挖掘、 舆情分析等领域中有着广泛应用。 目前的中文文本相似度计算方 法大多是从文本的字形层面而不是从文本内容语义理解上计算文本间的相似度，这样得到的相似度值往往与人们的主观理解不一致。 本文深入分析和研究了当前 基于语义的中文文本相似度计算方法， 并针对方法中存在的问题进行改进， 使计 算得到的相似度能够更为准确地反映中文文本间的话义相似性。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-03-07
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：sohopeter

  1. 基于N-最短路径的中文分词技术研究

  2. 中文分词技术是中文信息处理的基础,快速、准确的中文分词方法是进行中文信息搜索的关键。基于N-最短路径的分词算法,需要计算有向图中从起点到终点的所有路径值,分词效率低,将动态删除算法与最短路径算法结合,通过从最短路径中删除部分节点的策略减少搜索路径范围,从而提高分词效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：656384
    • 提供者：weixin_38590309
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