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包含汉语语料库（涵盖分词、词性标注以及多领域应用）的系统。

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简介：
该语料库拥有庞大的规模，囊括了超过9000个文本实例，这些文本内容涵盖了新闻报道、学术论文、文学散文以及精彩的小说作品等多种不同的类别。此外，这些文本均已通过细致的分词和词性标注处理，以提升其数据质量和分析价值。

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  • 汉语语料库（包含分词和词性标注，涵盖多个领域）
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 英语词性标注语料库
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    英语词性标注语料库是一个包含大量已标注词性的英文文本集合，用于训练和评估自然语言处理系统中词性标注器的性能。 英文分词语料库包含198796行数据，每个单词都附有词性标注，并且每句话的结尾都有句号，便于处理。该语料覆盖了大多数主流行业的内容。例如：Newsweek/NNP, / trying/VBG to/TO keep/VB pace/NN with/IN rival/JJ Time/NNP magazine/NN, / announced/VBD new/JJ advertising/NN rates/NNS for/IN 1990/CD and/CC said/VBD it/PRP will/MD introduce/VB a/DT new/JJ incentive/NN plan/NN for/IN advertisers/NNS. /
     
  • 汉语的分词语料库
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    《汉语的分词语料库》是一部汇集大量经过人工标注的现代标准汉语语料文本的工具书，旨在为自然语言处理、机器翻译等领域提供支持。 CTB6汉语分词语料库可以用于进行分词任务。
     
  • 汉语语料库分词高频词汇词频表.xls
    优质
    该文档为《汉语语料库分词高频词汇词频表》，记录了从大规模中文语料中提取的高频词汇及其出现频率，适用于语言学研究和自然语言处理技术开发。 分类词频在文本分析中非常重要。本资源收集了常用的分类词汇，方便大家进行文本分析使用。有了这个资源，可以提高文本分析的效率。
     
  • 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
     
  • 包含四十万词条的汉语词库，适用于中文分词
    优质
    这是一款拥有四十万词条的强大汉语词库，专为提高中文文本的分词准确性而设计。无论是语言学家还是软件开发者，都能从中受益，提升其相关研究与应用效果。 文本段落件包含四十万条独特的汉语词汇，已经确认无误。每行一个词，并且没有重复的词汇，适用于中文分词任务。
     
  • 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。
     
  • 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。
    优质
    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。
     
  • 汉语的分词系统
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    《汉语的分词系统》是一本探讨汉语词汇如何自然分割为有意义单位的研究著作，深入分析了汉语句子成分结构及自动分词技术。 主要功能包括：中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。