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TextBlob是一个简洁的Python库，用于文本处理，涵盖情感分析、词性标注、名词短语提取以及翻译等功能。

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简介：
TextBlob是一个简洁易用的文本处理工具，采用Python风格的编程范式，主要应用于情感分析、词性标注、名词短语提取以及机器翻译等多种文本处理任务。

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  • TextBlob：简洁的Python方式实现文本处理—包括情感分析、词性标注、名词短语提取及翻译等功能
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    TextBlob是一款用于简化Python中常见自然语言处理任务的库，提供诸如情感分析、词性识别、名词短语抽取和基础翻译等便捷功能。 TextBlob：简单且Python式的文本处理工具，支持情感分析、词性标记、名词短语提取以及翻译等功能。
     
  • 基于 Java 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、自动摘要及短语提取等功能实现。
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    本项目采用Java技术，涵盖自然语言处理核心功能如中文分词、词性标注等，并实现了命名实体识别、依存句法分析、关键词与短语抽取以及文档自动摘要生成。 Java 实现的自然语言处理功能包括中文分词、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、自动摘要以及文本分类聚类等，同时支持拼音转换及简繁体文字互转。
     
  • 停用词（stopwords）可用于词云图、情感分析、文本挖掘和主题提取等功能。
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    停用词是指在信息检索与自然语言处理中会被忽略的一类高频出现但缺乏实质意义的词汇。它们广泛应用于生成词云图，进行情感分析，执行文本数据挖掘以及提炼文章的主题等场景。 共有四种常用的停用词库：1. 中文停用词表（cn_stopwords.txt）；2. 哈工大停用词表（hit_stopwords.txt）；3. 百度停用词表（baidu_stopwords.txt）；4. 四川大学机器智能实验室的停用词库（scu_stopwords.txt）。这些词库可用于生成词云图、进行情感分析、文本挖掘和提取文本主题等研究。
     
  • 汉语语料库（包含分词和词性标注，涵盖多个领域）
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    本汉语语料库收录了广泛领域的高质量文本资料，并提供了详尽的分词与词性标注信息，便于深入研究及应用开发。 该汉语语料库包含9000多个文本，涵盖了新闻、论文、散文、小说等多种类型的内容，并且已经进行了分词和词性标注的精加工处理。
     
  • 基于 Java 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、自动摘要及简繁转换等功能。
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    这款基于Java的工具包提供了全面的自然语言处理功能，包括但不限于中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词抽取和自动摘要生成以及简繁文本互转，为开发者和研究者提供强大支持。 Java 实现的自然语言处理包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、新词发现、关键词短语提取和自动摘要等功能。此外还包括拼音转换和简繁体文字互转功能。
     
  • Jiayan：甲言，专注古代汉语处理的NLP工具包（古汉语、古文、文言文），提供词库合成、分词、词性标注、断句及标点功能。
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    Jiayan（甲言）是一款专注于古代汉语处理的自然语言处理工具包，涵盖古汉语、古文和文言文，提供包括词库合成、分词、词性标注、自动断句与标点等功能。 甲言（Jiayan）是一个专注于古汉语处理的自然语言处理工具包，其名称取自“Oracle言”，意在强调对古代文献的理解与分析。现有的通用中文NLP工具多以现代汉语为基准，对于古文的支持效果不佳。因此，本项目旨在辅助学者和爱好者更好地进行古汉语的信息处理工作，从丰富的文化遗产中发掘新的文化价值。 当前版本的甲言支持五项主要功能，并且还有更多功能正在开发之中： 1. 利用无监督学习算法自动构建古代文献词汇库。 2. 通过无词典的方法实现对古文文本的有效分词。 3. 结合生成的文言语料库，采用有向无环图、动态规划和最大概率路径等技术进行精准分词。 4. 基于序列标注的技术来识别并分类古代汉语词汇中的各类成分。 甲言的目标是为研究者提供一个强大的工具，帮助他们更高效地处理古文献资料，并从中获取新的见解。
     
  • 词性标注与分词-中文词典及语料库.zip
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    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。
     
  • 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、关键词短语提取、自动摘要、文本分类与聚类、拼音等
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    HanLP是一款功能全面的自然语言处理工具，支持中文分词、词性标注、命名实体识别等多种任务，并提供依存句法分析和语义依存分析等功能。 HanLP：汉语言处理工具包基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎开发，旨在普及最前沿的自然语言处理技术，并适用于生产环境。该工具包功能全面、性能高效且架构清晰，同时提供最新的语料库支持自定义需求。 在最新版本中（HanLP 2.1），借助世界上最大的多语种语料库，汉语言处理工具包能够覆盖包括简体中文、繁体中文、英文、日文、俄文、法文和德文在内的共计104种语言，并能支持以下十类任务：分词（粗分与细分标准以及强制合并校正三种方式）、词性标注（PKU、863规范等四套体系）、命名实体识别（依据PKU、MSRA及OntoNotes三套规范进行）、依存句法分析（SD和UD规则）；成分句法分析；语义依存分析（SemEval16、DM格式以及PAS/PSD标准）；语义角色标注；词干提取；语法特征抽取和抽象意义表示（AMR）。用户可以根据自身需求选择不同的配置，同时HanLP还支持RESTful接口及本地部署。
     
  • 英语单词短文翻译及ijk单词批量翻译v1.1
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    本工具软件专为学习者设计，提供英语短文翻译与单词批量处理功能。版本v1.1优化了用户体验，支持短文翻译和ijk范围内的单词批量翻译，助力高效学习。 ijk英语单词批量翻译是一款专门用于快速翻译大量单词的软件。它不仅能显示每个单词的音标，还能标明其在不同考试中的等级，例如中考、高考或四六级等词汇分类，以及考研、雅思、GRE等相关专业词汇。用户可以将需要翻译的单个单词、整句或者文章导入该软件进行高效便捷地处理和学习。