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搜索资源列表

  1. 一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法

  2. 一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法，不错的分词算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sutine

  1. n-gram的perl语言实现

  2. 用perl语言,通过n-gram算法,实现自然语言处理中的汉语切分问题

  3. 所属分类：Perl

    • 发布日期：2010-06-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：linganbupt

  1. N-gram模型和机器学习的汉语分词算法

  2. 这是一篇关于自然语言处理的论文，介绍了汉语分词的n-gram算法，绝对值得推荐

  3. 所属分类：其它

  1. A language independent n-gram model for word segmentation

  2. A language independent n-gram model for word segmentation

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-23
    • 文件大小：378880
    • 提供者：wherrlich

  1. Dependency-Based N-Gram Models for General Purpose Sentence Realisation

  2. Dependency-Based N-Gram Models for General Purpose Sentence Realisation

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-23
    • 文件大小：175104
    • 提供者：wherrlich

  1. Integrating N-gram model and case-based learning for Chinese word segmentation

  2. Integrating N-gram model and case-based learning for Chinese word segmentation

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-23
    • 文件大小：158720
    • 提供者：wherrlich

  1. n-gram estimates in probabilistic models for Pinyin to Hanzi transcription

  2. n-gram estimates in probabilistic models for Pinyin to Hanzi transcr iption

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-23
    • 文件大小：534528
    • 提供者：wherrlich

  1. 基于n-gram的文本分类

  2. 基础文档，曾被国际上多次引用。通过多反面对比了n-gram技术在文字引索中的应用。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2012-05-06
    • 文件大小：74752
    • 提供者：pokemones3

  1. 基于n-gram中英文字符串分割算法实现

  2. 基于n-gram中英文字符串分割算法实现

  3. 所属分类：Perl

  1. 一种基于N-Gram改进的文本特征提取算法

  2. 一种基于N-Gram改进的文本特征提取算法

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-04-08
    • 文件大小：379904
    • 提供者：u014598501

  1. N-gram特征提取

  2. n-gram特征提取是一种很好的方法，提取精度很高，比较好

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-12-10
    • 文件大小：64512
    • 提供者：qq_23218035

  1. 第五章n-gram.ppt

  2. 第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt第五章n-gram.ppt

  3. 所属分类：专业指导

  1. N-gram语言模型

  2. 本项目利用python实现N-gram语言模型，采用的平滑算法是Kneser-Ney平滑。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-07
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：w1745198165

  1. N-gram特征提取

  2. n-gram特征提取是一种很好的方法，提取精度很高，比较好 n-gram特征提取是一种很好的方法，提取精度很高，比较好

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-08-04
    • 文件大小：57344
    • 提供者：qq_42821520

  1. 基于N-Gram和TF-IDF的URL特征提取系统的研究与实现

  2. 基于N-Gram和TF-IDF的URL特征提取系统的研究与实现，葛峰，罗守山，针对web的日志分析通常会对URL进行特征提取，由于URL中可能包含未解码参数，直接使用传统特征提取算法对其进行特征提取会造成提取出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-31
    • 文件大小：809984
    • 提供者：weixin_38600460

  1. N-Gram-Based Text Categorization.pdf

  2. 基于n-gram的文本识别论文。William B. Cavnar and John M. Trenkle Environmental Research Institute of Michigan

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-30
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_50005008

  1. 基于MapReduce的三元N-gram算法的并行化研究

  2. 大规模语料库的训练是使用三元N-gram算法进行中文文本自动查错中一个重要的基础工作。面对新媒体平台每日高达百万篇需处理的语料信息，单一节点的三元N-gram语言模型词库的构建存在计算瓶颈。在深入研究三元N-gram算法的基础上，提出了基于MapReduce计算模型的三元N-gram并行化算法的思想。MapReduce计算模型中，将运算任务平均分配到m个节点，三元N-gram算法在Map函数部分的主要任务是计算局部字词分别与其前两个字词搭配出现的次数，Reduce函数部分的主要任务是合并Map部

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：354304
    • 提供者：weixin_38750003

  1. GS4NMT:“用于神经机器翻译的带有概率N-gram匹配的贪婪搜索”的源代码-Search source code

  2. GS4NMT：带有概率N-gram匹配的贪婪搜索，用于神经机器翻译 采用概率序列级目标来减轻曝光偏差并微调NMT模型。 我们首先使用交叉熵损失对NMT模型进行预训练，然后使用概率序列级别的目标对模型进行微调，其中采用贪婪搜索来减轻曝光偏差。 邵晨泽，杨峰和陈锡林。 带有概率N-gram匹配的贪婪搜索，用于神经机器翻译。 在Emnlp会议录中，2018。 运行环境 该系统已在以下环境中进行了测试。 Ubuntu 16.04.1 LTS 64位 Python 2.7 火炬0.3.0 相依性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_42127783

  1. 基于N-Gram的计算机病毒特征码自动提取的改进方法.7z

  2. 【转发】【引用】【论文】随着计算机技术的发展和普及，计算机病毒带来的危害日趋严重。传统 N-Gram 算法难以提取不同长度的特征，导致有效特征缺失，并产生庞大的特征集合，造成空间的浪费。针对这些问题，提出一种改进的基于 N-Gram 的特征码自动提取方法。该方法在原有 N-Gram 特征才是取算法的基础上引入变长 N-Gram 特征，才是取不同长度的有效特征，生成不定长病毒特征码。综合考虑特征频率的相关性，利用特征浓度对 N-Gram 特征进行有向筛选，生成数据字典，节省存储空间。实验结果表明，

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：708608
    • 提供者：wonderdaydream

  1. Textmining-project:一个NLP项目使用n-gram分析，并根据葡萄酒评论与不同模型进行分类比较-源码

  2. 文本挖掘项目 一个自然语言处理项目使用n-gram分析，并根据葡萄酒评论与不同模型进行比较。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42134097
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