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搜索资源列表

  1. C#语言参考C#语言参考

  2. 目录 1. 介绍 1 1.1 Hello, world 1 1.2 类型 2 1.2.1 预定义类型 3 1.2.2 转换 5 1.2.3 数组类型 6 1.2.4 类型系统一致 7 1.3 变量和参数 8 1.4 自动内存管理 11 1.5 表达式 13 1.6 声明 14 1.7 类 17 1.7.1 常数 19 1.7.2 域 19 1.7.3 方法 20 1.7.4 属性 21 1.7.5 事件 22 1.7.6 操作符 23 1.7.7 索引 24 1.7.8 实例构造函数 25 1

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-05-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xiang722

  1. 基于神经元网络的汉语短语边界识别

  2. :短语边界的识别是浅层句法分析或组块分析的基础,对真实文本的处理具有重要意义。在一个含 有64426词的汉语树库的支持下,本文设计并实现了基于神经元网络的汉语短语边界自动识别模型。初步实 验结果显示,该模型的界定准确率为93·24%(封闭测试)和92·56%(开放测试)。 关键词:汉语短语边界自动识别;神经元网络;中文信息处理

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-08
    • 文件大小：60416
    • 提供者：kouros

  1. 基于依存句法分析的多主题文本摘要研究.pdf

  2. 基于文本关系图摘要是当下多主题文本摘要中常用方法,针对该方法的不足,对其进行了改进。首先,由 于基于词频统计的文本相似度计算方法对句子作用有限,引入依存句法分析,通过挖掘语义信息来扩展句子特征 项,提高句子相似度计算准确性。其次,选择基于图结构的无尺度图K-中心点聚类算法对文本关系图进行聚类分 析,提高主题挖掘的准确性。最后,综合考虑句子相似度和位置信息来计算句子权重,提高摘要句抽取的准确性。 最后用实验证明该改进方法的有效性。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013085605

  1. BFSU_Stanford_Parser1.0（英文自动句法分析工具）

  2. stanford parser中文句法分析时注意的问题 . 分类： NLP 2013-04-10 15:43 1091人阅读 评论(0) 收藏 举报 最近做中文自然语句语义分析方面的事情，要用到中文NLP技术，于是在stanford university的NLP小组web页上下载相关java包，开始应用。 第一步：导入parser的包和相关的文件，并在项目中添加对包的引用。截图如下所示： 第二步：在入口java文件里面编写具体引用的Model，代码如下： LexicalizedParser l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-21
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wufuhehe

  1. C/C++代码分析、阅读

  2. 迅捷是一个功能强大的C/C++源代码分析软件。可以处理数百万行的源程序代码。支持标准及K&R风格的C/C++。对每一个源代码工程，通过建立一个包含丰富交叉引用关系的数据库，显示其所含的各种信息：所有的源文件、所有的头文件、词汇索引、文件包含关系、宏定义、数据结构和函数定义、分文件夹的定义目录、构造层次、函数调用关系、诊断性输出等。仅须按一键就可以非常方便地扩展各种类型的定义和调用关系。所有这些结合起来帮助用户快速地阅读、理解、研究和维护大规模的源代码工程。 包含各种友好的用户界面效果，

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-11-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：softdev2008

  1. Java 词海分析 自然语言分析 人名地名机构名提取自定义词典

  2. 中文分词 最短路分词 N-最短路分词 CRF分词 索引分词 极速词典分词 用户自定义词典 词性标注 命名实体识别 中国人名识别 音译人名识别 日本人名识别 地名识别 实体机构名识别 关键词提取 TextRank关键词提取 自动摘要 TextRank自动摘要 短语提取 基于互信息和左右信息熵的短语提取 拼音转换 多音字 声母 韵母 声调 简繁转换 繁体中文分词 简繁分歧词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體） 文本推荐 语义推荐 拼音推荐 字词推荐 依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-10-11
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：vip923803855

  1. Java 实现的自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 自动摘要 短语提取 拼音 简繁转换.zip

  2. Java 实现的自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 自动摘要 短语提取 拼音 简繁转换。.zip,自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-24
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_38743602

  1. Java 实现的自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 自动摘要 短语提取 拼音 简繁转换.zip

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-11
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 句法分析

  2. NULL 博文链接：https://summerbell.iteye.com/blog/474513例如:“孩子喜欢狗。” NP VP n Vt NP 喜欢 狗 句法分析树也可表示为一个加括号的符号串 前者便于人工审校,后者便于在机器上存储和 访问 可以在句法分析的基础上进行语义分析,从而 达到对一个句子的理解。 国内关于汉语的自动句法分析大体上处于实验阶 段,有一些小规模的汉语“树库”( Treebank), 一般是几千个句子。理论、算法研究方面正在进 行艰苦的探索中 第二节句法分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-05-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38669628

  1. 汉语自动分词和命名实体识别

  2. 　该资源对命名实体识别和自动分词技术进行了研究。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2012-04-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jjychange

  1. 句法分析前沿动态综述

  2. 句法分析的目标是分析输入句子并得到其句法结构,是自然语言处理领域的经典任务之一。目前针对该任务的研究主要集中于如何通过从数据中自动学习来提升句法分析器的精度。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：syp_net

  1. 汉语语义选择限制知识的自动获取研究

  2. 语义选择限制刻画了谓语对论元的语义选择倾向,是一种重要的词汇语义知识,对自然语言的句法、语义分析具有重要作用。该文研究汉语语义选择限制知识的自动获取,提出基于HowNet和基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的两种知识获取方法,对方法进行了实验对比与分析。实验表明,前者所获取的知识可理解性更好,后者所获取的知识应用效果更好。两种方法具有很好的互补性,我们提出了一个二者的融合方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：698368
    • 提供者：weixin_38677936

  1. pyhanlp：汉语分词词性标注命名实体识别依存句法分析新词发现-源码

  2. pyhanlp：HanLP1.x的Python接口 的Python接口，支持自动下载和升级 ，兼容py2，py3。内部算法通过工业界和学术界考验，配套书籍已经出版，欢迎查阅。学习的已于2020年初发布，次世代最先进的多语种NLP技术，与1.x相辅相成，平行发展。 安装 非IT人士可直接使用；新手建议观看 ；工程师请： 先安装和 。要求JDK，操作系统和Python一致。然后，最后执行： conda install -c conda-forge jpype1==0.7.0 # (可选

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：150528
    • 提供者：weixin_42146888

  1. Python自然语言处理-分析句子结构

  2. 目的是要回答下列问题：（１）如何使用形式化语法来描述无限的句子集合的结构？（２）如何使用句法树来表示句子结构？（３）解析器如何分析句子并自动构建语法树？＃语言数据和无限可能性文法的目的是给出一个明确的语言描述。而我们思考文法的方式与我们认为什么是一种语言紧密联系在一起。观察到的言语和书面文本是否是一个大却有限的集合呢？关于文法句子是否存在一些更抽象的东西，如有能力的说话者能理解的隐性知识？或者是两者的某种组合？我们不会解决这个问题，而是将介绍主要的方法。＃普遍存在的歧义重要的目的是自然语言und

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：229376
    • 提供者：weixin_38608055

  1. 基于依存句法分析的中文语义角色标注

  2. 依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：287744
    • 提供者：weixin_38559727

  1. 汉语篇章主位推进模式自动识别方法

  2. 为了实现篇章连贯性自动分析，针对语篇连贯应该具备“各句的主位和述位必须相互联系”这一条件，.研究了汉语篇章主位推进模式自动识别方法。该方法使用 LTP 语言科技平台进行句法分析进而进行主位切分，.使用词语相似度计算方法对主位、述位进行模式匹配。实验表明该方法能在一定程度上自动分析出句子间的主.位推进模式，进而促进汉语篇章连贯性研究。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：603136
    • 提供者：weixin_38656741

  1. AHANLP：啊哈自然语言处理包，提供包括分词，依存句法分析，自动摘要，语义相似度计算，LDA主题预测，词云等服务-源码

  2. 汉普 啊哈自然语言处理包，集成了 ， 等项目，提供有意义的中文自然语言处理服务。 AHANLP目前提供的功能有： 分词类 句法分析类 摘要类 语义类 附加功能 下载与配置 最新版本ahanlp.jar和对应的基础数据包AHANLP_base，点击下载。配置文件ahanlp.properties和hanlp.properties放入类路径即可，对于多数项目，只需放到SRC目录下，编译时IDE会自动将其复制到classpath中。 AHANLP沿用HanLP的数据组织结构，代码和数据分离，用户可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116681

  1. HarvestText：文本挖掘和预处理工具（文本清洗，新词发现，情感分析，实体识别链接，关键字检索，知识抽取，句法分析等），无监督或弱监督方法-源码

  2. HarvestText 播种很少的数据种子，从文本字段中收获很多。 播撒几多种子词，收获万千领域实 在状语从句：上同步。如果在Github的上浏览/速度下载慢的话教育可以转到上操作。 用途 HarvestText是一个专注无（弱）监督方法，能够整合领域知识（如类型，别名）对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。适用于许多文本预处理和初步探索性分析任务，在小说上分析，网络文本，专业文献等领域都有潜在的应用价值。 使用案例： （实体分词，文本摘要，关系网络等） （实体分词，情感分析，新词发现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42120541

  1. HanLP：中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义依存分析新词发现用自动生成的摘要进行文本分类聚类拼音简繁转换自然语言处理-源码

  2. HanLP：汉语言处理 || || 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎，目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP实现功能完善，性能高效，架构清晰，语料时新，可自定义的特点。 穿越世界上最大的多语言种语料库，HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德内部的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分，细分2个标准，强制，合并，校正3种），词性标注（PKU，863，CTB，UD四套词性规范），命名实体识别（PKU，MSRA，OntoNot

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：775168
    • 提供者：weixin_42134054

  1. Python自然语言处理-分析句子结构

  2. 目的是要回答下列问题： （１）如何使用形式化语法来描述无限的句子集合的结构？ （２）如何使用句法树来表示句子结构？ （３）解析器如何分析句子并自动构建语法树？ ＃语言数据和无限可能性 文法的目的是给出一个明确的语言描述。而我们思考文法的方式与我们认为什么是一种语言紧密联系在一起。观察到的言语和书面文本是否是一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：221184
    • 提供者：weixin_38576045
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