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现代汉语词汇表(含38285词条).xls

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简介:
《现代汉语词汇表》包含38,285个词条,全面覆盖了现代汉语中常用的词语。该表格不仅包含了基础词汇,还收录了大量的专业术语和新词新语,适用于语言学习、教学及研究等多种场景。 现代汉语词汇表(共38285个).xls

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  • 38285).xls
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    《现代汉语词汇表》包含38,285个词条,全面覆盖了现代汉语中常用的词语。该表格不仅包含了基础词汇,还收录了大量的专业术语和新词新语,适用于语言学习、教学及研究等多种场景。 现代汉语词汇表(共38285个).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。
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    《现代汉语词汇大辞典》是一部规模宏大的汉语工具书,包含超过六十万个词条,为读者提供了详尽的语言知识和词汇信息。 《现代汉语词汇大辞典》收录了60万个词汇。
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    《汉语情感词汇表》是一部全面收录和分类了与人类情绪相关的汉语词汇的工具书,为研究语言情感表达提供了宝贵的资源。 《中文情感极性词典》是进行中文情感分析的重要资源之一,包含了11086个词语,并细分为积极属性词汇(2810个)与消极属性词汇(8276个)。该词典在评估文本的情感倾向方面具有重要作用,在自然语言处理领域中有着广泛的应用场景,如情感分析、情绪识别和社交媒体监控等。 情感分析作为NLP的一个重要分支,主要任务是确定文本的情感色彩。通过判断一段文字的正面性或负面性来实现对整个文档或段落的理解。中文情感极性词典为这一过程提供了基础支持,因为它包含了词汇的情绪标签,使得算法能够依据这些预定义的标签进行精准的情感分析。 积极属性词汇通常涵盖满意、快乐和爱等正向情绪相关的词语;消极属性词汇则包括不满、悲伤与绝望等负向情绪相关的内容。通过分类这些情感关键字,可以帮助算法快速识别文本中的核心情感信息,并据此判断整体情感倾向。 617613.rar可能是包含《中文情感极性词典》的数据文件,通常会以结构化的格式(如CSV或JSON)存储词语及其对应的情感标签。而README-datatang.txt文档则提供了关于数据集的详细说明和使用指南;url.txt可能包含了获取更多相关信息或者原始数据的链接。 在应用《中文情感极性词典》时,首先需要解压617613.rar文件,并通过阅读README-datatang.txt来了解具体的数据结构及注意事项。接着将该词库集成到相应的情感分析模型中,在匹配词语及其情绪标签的基础上计算文本的整体情感得分。实际操作过程中可能还需结合上下文信息和词性标注技术,以提高分析结果的准确性和鲁棒性。 《中文情感极性词典》为理解和解析大量的中文文本提供了重要的参考依据,并在开发及优化情感分析系统方面发挥着关键作用。通过合理利用这一资源,可以更有效地获取并解读其中的情感信息,从而服务于商业决策和社会科学研究等领域的需求。
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    这本中文词汇表包含53143个词条,专为分词设计,内容详尽丰富,是学习和使用中文的理想工具。 中文词表包含53143个词条,适用于分词任务。
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    《汉语词汇辞典》是一部全面收录现代汉语常用词语的工具书,涵盖丰富多样的语言表达,适合学习者、研究者及广大读者查询使用。 《汉语词汇词典》是一个专为汉语处理设计的资源,主要功能是进行分词操作,在自然语言处理(NLP)领域,这是预处理阶段的重要步骤之一。它将连续的汉字序列切分成有意义的词汇单元,以便后续文本分析、信息检索和机器翻译等任务能够顺利开展。 本资源包含两个不同大小的词典文件:`dict.txt.big` 和 `dict.txt.small`。大词典(`dict.txt.big`)拥有584,429个词条,适用于对精度要求较高的场景,如学术研究或专业文献处理。它覆盖了广泛的词汇范围,包括一些生僻字和术语,从而提高了整体的分词准确性。小词典(`dict.txt.small`)包含109,750个词条,尽管规模较小但内存占用低,并适用于对速度有较高要求的应用场景,如移动设备上的实时文本处理。 在设计时,这些词汇条目通常基于统计学和语言学原则进行构建。每个词典中的词汇可能包括拼音、词性及频度等信息,在分词过程中系统会将输入的汉字序列与已知词条匹配,以确定最有可能的切分方式。为了提高效率,词典往往采用哈希表或Trie树等数据结构来加速查找过程。 对于繁体字的支持方面,`dict.txt.big` 词典特别强调了这一点。繁体字在台湾、香港和海外华人社区中广泛使用,在处理这些文本时兼容简体与繁体的词典至关重要,有助于确保两种文字形式间的无缝转换,并提高整体处理能力。 实际应用中,《汉语词汇词典》提供的这两个分词词典可用于多种汉语相关任务,例如搜索引擎索引构建、情感分析和自动摘要等。开发者可根据项目需求选择合适的词典,并通过编程语言(如Python或Java)中的分词库进行集成调用。 《汉语词汇词典》的两个资源既考虑了处理效率也兼顾了词汇覆盖率,对于从事汉语自然语言处理的研究者与开发人员来说是不可或缺的基础工具。正确使用这些词典可以有效提升分词质量,并优化系统的整体性能和用户体验。
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