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CEC-Automatic-Annotation：利用CEC语料库发掘要素识别规则，实现新闻报道生语料的自动标注

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简介：
本项目介绍了一种基于CEC语料库的方法，通过挖掘要素识别规则以实现对新闻报道原始文本的自动化标注。 本项目基于上海大学语义智能实验室刘宗田教授、刘炜研究员及其硕士博士研究生共同构建的中文突发事件语料库CEC-（Chinese Emergency Corpus）。我们使用LTP对已标注的语料进行分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等处理。通过规则挖掘，包括词性规则、命名实体规则及依存关系规则，实现突发事件类新闻报道原始数据的自动化标注，并添加相应的标签，同时进行格式校验并存储为XML文件。 开发环境：Windows（测试环境） 授权许可：Apache License Version 2.0 版本号：1.0.0 项目编码设定：UTF-8 开发工具：Eclipse 4.4 Luna 操作系统OS：Windows 7 (64位) JDK 版本：Oracle JDK 1.8+ (64位) 日志库使用的是log4j2.0

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  • CEC-Automatic-Annotation：利用CEC语料库发掘要素识别规则，实现新闻报道生语料的自动标注
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    本项目介绍了一种基于CEC语料库的方法，通过挖掘要素识别规则以实现对新闻报道原始文本的自动化标注。 本项目基于上海大学语义智能实验室刘宗田教授、刘炜研究员及其硕士博士研究生共同构建的中文突发事件语料库CEC-（Chinese Emergency Corpus）。我们使用LTP对已标注的语料进行分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等处理。通过规则挖掘，包括词性规则、命名实体规则及依存关系规则，实现突发事件类新闻报道原始数据的自动化标注，并添加相应的标签，同时进行格式校验并存储为XML文件。 开发环境：Windows（测试环境） 授权许可：Apache License Version 2.0 版本号：1.0.0 项目编码设定：UTF-8 开发工具：Eclipse 4.4 Luna 操作系统OS：Windows 7 (64位) JDK 版本：Oracle JDK 1.8+ (64位) 日志库使用的是log4j2.0
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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. /
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    本文探讨了布朗语料库和LOB语料库的最新发展与更新情况，分析其在语言学研究中的应用价值。 之前有网友反映积分过高，现上传更新版本的语料库文件。这次提供的格式比之前的更丰富，并且为了让更多人受益，积分设置得较低，请大家下载并反馈问题。 另外，如果有需要只包含15个文件而不是全部500个文件的Brown语料库版本的话，也欢迎提出需求。