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ICTCLAS
- 计算所汉语词法分析系统ICTCLAS.分词正确率高达97.58%(973专家组评测)，未登录词识别召回率均高于90%，其中中国人名的识别召回率接近98%处理速度为31.5Kbytes/s。ICTCLAS的特色还在于：可以根据需要输出多个高概率结果，有多种输出格式，支持北大词性标注集，973专家组给出的词性标注集合。-Calculate the Chinese Lexical Analysis System ICTCLAS. Segmen
MM2
- 正向最大切分法+词性标注源码-being the largest segmentation method tagging source
cutdic
- 用于中文分词的切分词典,还有词性标注,以这个词典数据库为基础建立文本分类,文本检索或文本过滤可以节省很多时间.很全,强烈推荐!-for the Chinese word segmentation Dictionary, and tagging to the dictionary database based text classification, text retrieval or text filtering can save a
Codes and Application
- 这是一个中科院中文词法分析器，能对输入的文本进行分词，词性标注，未登陆词识别等功能，正确率相当高，很有用哦-This is an Academia Sinica Chinese morphology analyzer, can carry on the participle to the input text, the lexical category sign note, has not landed function and so
hlssplit
- 海天智能分词系统源码,可以根据需要设置分词的粒度,另外提供了词性标注,关键字提取等功能-sky Intelligent Word system source code, according to the need for segmentation of granularity, the provision of tagging, keyword extraction functions
maxent-2.4.0
- 基于统计的文本分析中,最为常用的最大熵算法,可直接调用,广泛用于词性标注,词义消岐等-based on statistical analysis of the text, the most commonly used of maximum entropy algorithm, can be called directly, widely used in tagging, Words such as Consumers qi
maxent-20041229[1].win32
- 文本分析中基于统计的方法中,最为常用的最大熵算法,该源码为Python版,广泛应用于词性标注,词义消岐等领域-text analysis based on statistical methods, the most commonly used of maximum entropy algorithm, the source code for Python version, widely used in tagging, Meaning
ictclas_Source_Code
- 计算所汉语词法分析系统ICTCLAS介绍 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。 但汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。为此,我们中国科学院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，该系统的
SogouW.20061127
- 互联网词库来自于对SOGOU搜索引擎所索引到的中文互联网语料的统计分析，统计所进行的时间是2006年10月，涉及到的互联网语料规模在1亿页面以上。统计出的词条数约为15万条高频词，除标出这部分词条的词频信息之外，还标出了常用的词性信息。 语料库统计的意义：反映了互联网中文语言环境中的词频、词性情况。 应用案例：中文词性标注、词频分析等。 词性分类: N 名词 V 动词 ADJ 形容词 A
POS_tagging_and_HMM
- 词性标注与隐马尔可夫模型.ppt，相当好的说明材料。-part-of-speech tagging and Hidden Markov Model. Ppt, very good descr iptive material.
wordpos
- 给定带有分词和词性标注信息语料，从中总结单词的词频，并按照出现次数排序输出-given with sub-term and part-of-speech tagging information corpus, it is concluded that the words and phrases, and in accordance with the order of the output frequency
postag_convert
- 一个集分词、词性标注和格式转换的强大的工具包-a word, part of speech tagging format conversion and a powerful tool kits
PcfgParser
- 1. 先打开规则库，读入规则集 （可比较两个规则文件rule1.txt 和 rule2.txt的差异） 2. 选择经过分词和词性标注的文件，进行句法分析 3. 分析结果文件与测试文件在同一个目录下，文件后缀名为 .pcfg 4. 分析结束后，同时产生一个新的规则文件,后缀名为.new, 可以观察规则概率值和期望次数的变化 5. 分析结果逐个以树形图方式显示，如果一个句子有多个结果，在显示框中同时显示。-1. To ope
POSTagger
- 中文信息处理方面的一个源码。此为一个词性标注软件，需要有事先做好的词典的支持。功能强大，代码简洁易懂。-Chinese information processing as a source. This is a part of speech tagging software, need to have prior good dictionary support. Powerful, concise and understandable
CRFTagger-1.0.tar
- 一个利用条件随机场（CRF）开发的词性标注工具包-Use of the conditions of a random field (CRF) development kit-of-speech tagging
07S051098
- 通过隐马尔可夫模型做词性标注,即给定一个句子,得到它的最优词性序列-To do through the Hidden Markov Model-of-speech tagging, that is, given a sentence, be it the optimal part of speech sequence
word_pos
- 中文词性标注子程序第一步，将测试文本加入词性标记集、词语标记集、标记同现集，VFP源码-Chinese POS Tagging subroutine first step, the text will be tested by adding part of speech tag set, the word tag set, tag with the current set, VFP source
1994822003101203283828270
- 中文词性标注子程序第一步，将测试文本加入词性标记集、词语标记集、标记同现集，VFP源码.. -Chinese POS Tagging subroutine first step, the text will be tested by adding part of speech tag set, the word tag set, tag with the current set, VFP source ..
windows_JNI_32bit
- ICT分词程序接口 用以进行中文文本分词，词性标注。-ICT segmentation program interface for the conduct of the Chinese text word segmentation, POS tagging.
Part_Of_Speech_Label
- JAVA实现的基于隐马尔科夫模型的词性标注。有指导的学习，附带语料，供参考-JAVA realization of hidden Markov model based on the part of speech tagging. Guided learning, incidental corpus, for reference