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基于Python的汉语分词工具.zip

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简介：
本资源提供了一款实用的基于Python语言开发的汉语自动分词软件包。该工具能够高效准确地对中文文本进行分词处理，适用于自然语言处理、信息检索等多种场景。 资源包含文件：课程报告word+源码+截图。这些资料将帮助你全面了解汉语自动分词技术，包括词典建立、分词算法实现、性能评价及优化等各个环节。详情可参考相关文献或教程以获取更深入的理解。

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  • 基于Python的汉语分词工具.zip
    优质
    本资源提供了一款实用的基于Python语言开发的汉语自动分词软件包。该工具能够高效准确地对中文文本进行分词处理，适用于自然语言处理、信息检索等多种场景。 资源包含文件：课程报告word+源码+截图。这些资料将帮助你全面了解汉语自动分词技术，包括词典建立、分词算法实现、性能评价及优化等各个环节。详情可参考相关文献或教程以获取更深入的理解。
     
  • 基于Python的汉语分词系统设计
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    本项目旨在设计并实现一个高效的汉语自动分词系统，采用Python语言开发，结合多种算法优化分词效果，适用于文本处理与分析。 中文分词技术是由于与以英文为代表的拉丁语系语言相比，英文使用空格作为天然的分隔符，而中文则继承了古代汉语的传统，在词语之间没有明显的分隔符号。在古代汉语中，除了连绵词和人名地名等特殊情形外，一个汉字通常就是一个独立的词，因此不需要进行专门的分词书写。然而现代汉语中的双字或多字词汇较为常见，单独的一个汉字不再代表一个完整的词。此外，在中文里，“词”与“词组”的界限并不清晰。 本次实验的目的在于全面了解汉语自动分词技术，涵盖从构建词典、实现分词算法、性能评估到优化等各个环节。所需的知识包括：基本编程能力（如文件处理和数据统计）、相关查找算法及数据结构的实现能力、语料库知识、正向与反向最大匹配法以及元语言模型等相关理论，还有对分词性能评价常用指标的理解。 实验将使用Python 3.7.9版本，在Windows11操作系统下进行，并利用VScode作为开发工具。
     
  • 基于Python的宋词创作工具.zip
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    本项目是一款基于Python开发的宋词创作物件，利用自然语言处理技术分析宋词风格与结构，辅助用户按照宋代诗词规则自动生成或创意修改宋词作品。 资源包含文件：设计报告word+代码及csv数据。 首先，根据开始的词语通过model.predict_classes(token_list)预测出下一个词语。接着将开头词语连同预测出来的词语一起作为新的输入继续进行下一次的预测。如此循环往复，就像贪吃蛇游戏一样，从一个起始词逐渐生成一串长句子。在这个过程中，每个词汇之间都存在着语义上的前后联系。 详细介绍可以参考相关文献或资料。
     
  • 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。
     
  • 基于Lex和Yacc的词法与语法分析工具包.zip
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    本资源提供了一个利用Lex和Yacc进行词法及语法分析的工具包，适用于编译原理课程学习或小型语言解析器开发，内含示例代码和文档。 资源包含文件：设计报告word+项目源码 词法分析器的作用是读取源程序生成词法单元，并过滤掉注释和空白部分。本项目的词法分析使用了lex工具。 运行环境支持Ubuntu 14.04 和 Ubuntu 16.04操作系统。 关于编译器所支持的词汇及语法，请参考文档中的第二、第三小节内容。 解压压缩包后，进入文件夹并输入命令：unzip compiler.zip 然后在该目录下执行以下命令运行程序： ./compiler test.cmm 其中test.cmm可以替换为其他源代码文件。如果出现错误信息，则会输出对应的行号。 另外，本编译器能够生成语法树，并提供产生式推导/规约序列的详细介绍（参考相关文档章节）。
     
  • 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。
     
  • 基于Linux的在线英语汉语词典
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    这是一款运行在Linux系统上的在线双语词典工具，支持即时翻译和查询英语与汉语之间的词汇，方便学习者和使用者快速查找单词释义及用法。 在线英汉词典主要技术包括C语言、网络通信及sqlite3数据库的使用。 项目首先通过sqlite3创建一个数据库，并将所需的词典表和用户数据表放入其中。接着，利用C语言在Linux系统中用vim编辑器编写服务器端代码，实现登录、注册功能以及查询操作等功能。客户端部分则负责与服务端进行TCP通信并发送请求给服务端。 整个项目分为两个主要部分：客户端和服务端。客户端提供简单的用户界面供使用者完成注册、登录及查询等基本操作，并且通过网络连接到服务端；而作为核心的服务端程序，它不仅能够和数据库交互以获取或更新数据信息，还需接收来自不同用户的请求并作出响应。 在使用过程中： - 用户需要先进行账号的登录（如果已有账户），或者注册新用户； - 查询单词时输入要查询的具体词汇，并通过按下#键来结束当前查询操作； - 系统还支持查看个人的历史记录以回顾曾经查找过的词条。 此外，当完成所需的操作后可以选择退出系统。
     
  • 利用Python开发的英语词汇学习工具.zip
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    本项目为一个基于Python编程语言开发的英语词汇学习辅助工具，旨在帮助用户高效记忆和复习英语单词。通过互动式练习和智能化复习计划，提升用户的英语词汇量。 资源包含文件：设计报告word+代码。 该程序将用户要记忆的单词按字母顺序排序后存入文件。当用户输入需要删除的单词时，系统会从存储在文件中的单词列表中移除相应项；如果用户希望修改某个特定单词，则可以在文件中进行相应的更新操作。 详细介绍可以参考相关技术博客文章。
     
  • 粤语分词工具：Cantonese-Corpus
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    Cantonese-Corpus是一款专业的粤语分词工具，旨在为语言研究者和学习者提供准确、高效的文本处理服务。 粤语分析 使用pycantonese作为粤语语料库及分析工具。 分词工具采用jieba进行分词处理，但需从pycantonese中获取相应的字典文件以支持粤语词汇的正确切分。 具体操作： - 使用.datainit_dict.txt 文件初始化分词模型，可以添加一些常用词语。格式为：[单词] [词频] [词性]。例如：嗰度 120 r - 运行word_dictionary.py脚本以生成词汇字典，在.data文件夹下会创建名为dict.txt的文件。 - 使用word_segment.py进行分词操作，运行后可以查看到相应的分词结果。
     
  • 汉语语料库分词高频词汇词频表.xls
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    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。