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中文文本的自动分词与标注。

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简介：
本书详细阐述了信息处理领域中应用现代汉语分词词表的收词原则以及相应的操作方法，并深入探讨了《信息处理用现代汉语分词规范》的设计理念和具体实施标准。此外，书中还系统地介绍了中文文本在歧义情况下的切分技术，旨在为读者提供全面而深入的知识体系，帮助他们掌握相关领域的专业技能和实践经验。

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  • 中文文本的自动分词与标注
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    《中文文本的自动分词与标注》一文探讨了在自然语言处理领域中，如何有效实现中文文本的自动化预处理技术，包括精确且高效的词汇划分及语义标签分配方法。 本书阐述了用于信息处理的现代汉语分词词表的收词准则与方法，《信息处理用现代汉语分词规范》的设计理念及具体内容，并探讨了中文文本歧义切分技术等相关议题。
     
  • 中文词汇标注分析
    优质
    《中文词汇标注分析》一书聚焦于中文自然语言处理中的词汇标注技术，深入探讨了词法、句法及语义层面的标注方法与应用，为研究者和开发者提供了宝贵的理论指导和实践参考。 中文词性标注的科普文章通常使用《现代汉语语法信息词典》中的26个基本标记（如名词n、时间词t、处所词s等）进行分类。除此之外，还增加了一些额外的标记来提高准确性： 1. **专有名词分类**：人名nr，地名ns，团体机关单位名称nt和其他专有名词nz。 2. **语素子类标记**：包括名语素Ng、动语素Vg、形容语素Ag和时语素Tg等。 3. **动词与形容词语法特性细分**：如具有名词特性的动词vn，具有副词特性的形容词ad。 总计约40个左右的标记。
     
  • 中文分词与自动提取关键词
    优质
    本项目聚焦于中文自然语言处理技术中的核心问题——分词及关键词提取，旨在研发高效准确的技术方案。 该系统具有每秒处理60万字的高速能力。
     
  • 词性标注与分词-中文词典及语料库.zip
    优质
    本资料包包含中文词典和大规模语料库，适用于进行词性标注、分词等自然语言处理任务，是研究与开发相关应用的重要资源。 这段文字描述了使用各种词库进行分词、词性标注等自然语言处理（NLP）任务的工作内容，涉及12大类共5485个文本，总共有1127万条数据。相关工作是基于搜狗在2015年10月22日的数据和资源完成的。
     
  • 基于Universal Transformer CRF的Python中文分词与词性标注
    优质
    本项目采用Universal Transformer结合CRF模型进行优化，旨在提供高效的Python工具包，实现高精度的中文文本分词及词性标注。 基于Universal Transformer编码器和CRF的序列标记方法在中文分词和词性标注中的应用。
     
  • 中文词语分割与词性标注数据资料
    优质
    本资料集涵盖了丰富的中文词语分割及词性标注信息，旨在为自然语言处理研究提供高质量的数据支持。 中文分词及词性标注语料库包括微软亚研院、搜狗和北京大学等多个机构的资料。
     
  • NLTK在健康领域英文文本中的分词、词性标注及词频统计
    优质
    本研究运用Python NLTK库对健康领域的英文文本进行分词与词性标注，并统计分析词汇频率，为相关主题的深入探讨提供数据支持。 import re import numpy as np import pandas as pd import nltk.tokenize as tk import nltk.corpus as nc handle_file = health_handel.csv # 分词后要保存的数据文件路径 # 读取数据 data = pd.read_excel(health.xlsx) print(data.head(10)) stopwords = nc.stopwords.words(english) # 停用词 tokenizer = tk.WordPunctTokenizer() # 分词器
     
  • 基于数据库的中文分词词典及其在词性标注和文本分类中的应用
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    本研究探讨了构建高效的中文分词词典方法，并探究其在词性标注及文本分类任务上的实际应用效果。 在IT领域，中文分词是自然语言处理（NLP）中的关键步骤之一，它涉及将连续的汉字序列划分为有意义的词语单元，以便计算机能够更好地理解和处理中文文本。在这个压缩包中包含了一个重要的资源——“中文分词切分词典”，该词典用于提高中文分词任务的效率和准确性。 切分词典是中文分词系统的基础，它存储了大量的预定义词汇及其对应的词性标签。这些信息对于后续的文本分析任务至关重要，例如文本分类、检索和过滤等应用领域。利用这个切分词典与词性标注功能，可以更好地理解输入文本的内容，从而提高分类准确性和效率。 在构建文本分类模型时，预处理步骤包括分词和词性标注。这些操作依赖于高质量的词汇资源库。同样，在进行文本检索任务中，一个好的分词系统能够更精确地识别用户的查询意图，并提升召回率与精度。通过使用切分词典中的关键词匹配功能，可以确保返回的相关文档更加精准。 此外，文本过滤（例如垃圾邮件或不良信息检测）也依赖于有效的中文分词技术。借助该压缩包提供的资源库，开发者可以快速创建黑名单或者白名单机制来筛选出不适宜的内容，并保护用户免受潜在威胁的影响。通过结合词性标注功能识别具有特定意图的词汇，还可以进一步提升过滤系统的智能化水平。 此压缩包中的“cutdic”文件很可能就是上述提到的切分词典数据库形式之一，包含丰富的词汇和相应的词性信息。使用这样的资源库能够帮助开发者或研究人员在项目中快速集成高效的中文分词功能，减少手动构建字典的时间与精力投入，并专注于算法优化及应用开发工作。 综上所述，“中文分词切分词典”及其配套的词性标注工具对于提高文本处理速度和效果具有显著价值。这些资源不仅简化了开发流程，在进行包括但不限于文本分类、检索以及过滤在内的各种任务时，能够大幅改善系统的性能与用户体验水平。因此，这项工具对从事相关工作的专业人士来说非常实用且值得推荐使用。
     
  • Python中利用Keras实现的BiLSTM-CRF中文分词与词性标注
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    本项目运用Python结合Keras框架，采用BiLSTM-CRF模型进行高效准确的中文文本处理，涵盖分词及词性标注两大核心功能。 使用Keras实现的基于Bi-LSTM CRF的中文分词与词性标注模型可以有效地处理自然语言文本。该方法结合了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和条件随机场（CRF），能够捕捉到序列数据中的上下文信息，提高分词及词性标注任务的表现效果。
     
  • 中英文分词、词性标注与命名实体识别在自然语言处理中的应用——包含文本和代码
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    本文探讨了中英文自然语言处理技术，包括分词、词性标注及命名实体识别的应用，并提供了相关示例文本和编程代码。 今天我们将使用Jieba、SnowNlp、nltk、thunlp、NLPIR以及Stanford这六种工具来对给定的中英文文本进行分词、词性标注与命名实体识别。