哈工大LTP语言技术平台.zip

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简介：
哈工大LTP语言技术平台提供了包括分词、词性标注、命名实体识别等多项自然语言处理功能的工具包，适用于多种开发环境。哈工大社会计算与信息检索研究中心历经十年开发了语言技术平台（LTP），这是一个全面的中文处理系统。该平台采用了基于XML的语言处理结果表示方式，并在此基础上提供了一系列从底层构建而来的高效且丰富的中文处理模块，包括词法、句法和语义等六项核心技术和方法。同时，它还提供了动态链接库(DLL)的应用程序接口以及可视化工具，并可通过网络服务的形式使用。自2006年9月5日起，LTP开始对外免费共享目标代码。至今已有超过400家国内外研究机构在利用该平台进行工作，而多家商业公司也购买了LTP用于实际项目中。2010年底，此系统获得了中国中文信息学会颁发的最高奖项——“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖。为了促进行业内对中文信息处理核心技术的研究与发展，我中心于2011年6月宣布将LTP开源发布。直至2013年9月份，“语言云”，即基于云端的语言技术平台服务正式上线运行。

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哈工大LTP语言技术平台.zip

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哈工大LTP语言技术平台提供了包括分词、词性标注、命名实体识别等多项自然语言处理功能的工具包，适用于多种开发环境。哈工大社会计算与信息检索研究中心历经十年开发了语言技术平台（LTP），这是一个全面的中文处理系统。该平台采用了基于XML的语言处理结果表示方式，并在此基础上提供了一系列从底层构建而来的高效且丰富的中文处理模块，包括词法、句法和语义等六项核心技术和方法。同时，它还提供了动态链接库(DLL)的应用程序接口以及可视化工具，并可通过网络服务的形式使用。自2006年9月5日起，LTP开始对外免费共享目标代码。至今已有超过400家国内外研究机构在利用该平台进行工作，而多家商业公司也购买了LTP用于实际项目中。2010年底，此系统获得了中国中文信息学会颁发的最高奖项——“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖。为了促进行业内对中文信息处理核心技术的研究与发展，我中心于2011年6月宣布将LTP开源发布。直至2013年9月份，“语言云”，即基于云端的语言技术平台服务正式上线运行。

哈工大LTP模型分析

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本项目基于哈尔滨工业大学研发的LTP（Language Technology Platform）模型进行深度文本挖掘与情感分析，旨在提供精准的语言处理解决方案。对哈工大LTP代码进行了总结，并通过整理汇总得到了几个模型的代码。

哈工大LTP模型文件（3.4.0）

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哈工大LTP模型文件（版本3.4.0）是一款由哈尔滨工业大学自然语言处理团队开发的语言技术平台模型，提供包括分词、词性标注等功能。哈工大LTP模型文件（版本3.4.0）。

哈尔滨工业大学LTP编译后的文件.zip

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该压缩包包含哈尔滨工业大学开发的LTP（Language Technology Platform）工具链编译后生成的文件。这些文件可用于自然语言处理任务。《哈工大LTP在Java中的应用与编译详解》 LTP（Language Technology Platform）是由哈尔滨工业大学开发的一款开源的自然语言处理工具包，主要用于中文的理解和处理。当将LTP应用于Java项目时，开发者可能会遇到诸如版本兼容性、依赖库及编译环境等挑战。本段落深入探讨了如何在Java中编译并使用LTP，并提供了一些已成功编译好的文件供参考。由于LTP是基于C++开发的，而Java是一种跨平台的面向对象编程语言，在将两者结合时通常会采用JNI（Java Native Interface）技术来调用本地库。理解JNI的工作原理以及如何创建和使用本地方法对于整合二者至关重要。在编译过程中，首先要确保所有必要的依赖库已正确安装并匹配LTP源码要求的版本，包括OpenCC、ZLIB及Boost等。同时需要配置好C++编译器如GCC或Clang，并设置适当的选项以支持后续操作。接下来是编写JNI接口：定义Java类中的native方法并在对应的C++文件中实现这些方法；使用javah工具生成必要的头文件并完成签名的确定，这是混合编程的关键步骤之一。之后利用Java的javah工具生成C++头文件，并通过相应的编译器将源代码转换为动态链接库（如Linux上的.so或Windows上的.dll）。确保上述库可以在Java虚拟机中被访问到是必要的；通常需要将其放置在系统的搜索路径下，或者直接指定其位置。最后，在Java项目中调用LTP功能时需实例化对应的JNI接口类并通过native方法来调用C++实现的功能。考虑使用多线程技术可进一步提升性能。尽管整个过程可能会遇到诸如版本不兼容、库文件缺失等问题导致编译失败，但分享预编译的LTP文件有助于简化开发流程并节省时间精力。通过这种方式，我们可以更快地将强大的自然语言处理功能引入Java项目中。

哈工大LTP自然语言处理工具箱在Windows 10上的安装与使用指南

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本指南详细介绍如何在Windows 10操作系统上安装和使用哈尔滨工业大学研发的LTP自然语言处理工具箱，适合自然语言处理领域的学习者和技术爱好者参考。 ### 哈工大自然语言处理工具箱之LTP在Windows 10下的安装与使用教程 #### 一、概述 LTP（Language Technology Platform）是由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心开发的一款开源的自然语言处理工具包，支持词法分析、句法分析和语义角色标注等功能，在中文信息处理领域有着广泛的应用。PyLTP是基于LTP C++版本的Python封装，使得在Python环境中使用LTP变得更加便捷。本段落将详细介绍如何在Windows 10环境下安装并使用LTP，并重点讨论两种不同的安装方案以及简要介绍直接调用LTP命令行的方法。这些步骤不仅适用于学习者，也适合希望将LTP集成到现有项目中的开发者们。 #### 二、安装方案 ##### 方案一：Bash 下安装 1. **基本环境准备**： - 确保已安装 Windows 10。 - 安装 Bash for Windows（即在Windows上运行的Ubuntu子系统）。 - Python版本为3.6。 2. **安装编译环境**： - 打开Bash，使用 `sudo apt install cmake` 命令安装CMake工具。 - 使用 `sudo apt install g++` 安装G++ 编译器。 3. **下载 LTP 源码**： - 访问GitHub地址并下载LTP最新版本的源代码包，将其解压到一个容易记忆的位置。 4. **编译**： - 进入解压缩后的文件夹。 - 执行 `.configure` 命令进行配置，并运行 `make` 编译整个项目。此过程可能耗时十几分钟至半小时不等。 5. **配置 Server**： - 启动LTP server可能会遇到模型加载失败的问题，这通常是因为设置的路径有误。 - 需要确保包含所有必要文件（如 `ltp_data` 文件夹）和正确路径，以便服务器能够正常工作。 ##### 方案二：直接安装预编译 Wheel 包 1. **环境要求**： - Python版本为3.6或3.5 (仅支持AMD64架构)。 2. **安装过程**： - 使用 pip 安装PyLTP的Wheel包，命令如下: ```shell pip install pyltp==X.Y.Z ``` 其中 `X.Y.Z` 是当前可用的最新版本号。 3. **使用示例**： - 在Python环境中导入 PyLTP 并执行词性标注等操作。 ```python from pyltp import Segmentor segmentor = Segmentor() segmentor.load(pathtocws.model) words = segmentor.segment(这是一个测试句子) print(t.join(words)) segmentor.release() ``` #### 三、直接使用命令行调用 LTP 除了上述两种方案，还可以通过LTP提供的可执行文件在命令行中进行操作。 1. **安装**： - 下载LTP的可执行文件（通常为 `.exe` 文件）。 - 将这些文件放置在一个可以访问的位置。 2. **使用示例**： - 在命令行工具中调用词性标注等工具，例如 `pos_tagger.exe`. ```shell pos_tagger.exe pathtopos.model input.txt output.txt ``` #### 四、总结通过上述方案，在Windows 10环境下安装并使用LTP变得简单。无论是选择手动编译还是直接下载预编译的Wheel包，都可以满足不同的需求场景。对于希望快速上手的新用户来说，直接安装预编译的 Wheel 包是一种更简便的方法；而对于需要深入了解定制或理解整个编译过程的专业开发者，则推荐采用方案一进行操作。无论哪种方式都能帮助开发人员有效利用LTP的强大功能来提高项目效率和质量。

哈尔滨工业大学电力电子技术.zip

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《电力电子技术》是哈尔滨工业大学电气工程及其自动化专业的一本重要教材和参考书，内容涵盖了现代电力电子学的基本理论、应用技术和最新发展动态。电力电子技术是一门研究电能变换与控制的学科，它通过使用半导体器件将一种形式的电能转换为另一种形式以满足不同应用的需求。这项技术广泛应用于工业自动化、新能源发电、电动汽车等领域，对于提高能源利用效率和推动绿色可持续发展具有重要意义。

哈工大MOOC C语言课程答案

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本资源提供哈尔滨工业大学C语言课程在MOOC平台上的习题解答，涵盖基础语法到高级编程技巧，适合初学者和进阶学习者参考。矩阵转置（4分）题目内容：编写一个程序处理n*n的方阵数据，其中1≤n≤5。该二维数组中的每个元素按照以下公式计算： a[i][j] = i * n + j + 1 这里 a[i][j] 表示第i行第j列的元素。任务是：从键盘输入整数n（满足条件1 ≤ n ≤ 5），然后根据上述规则生成一个n*n矩阵，并输出该矩阵及其转置后的形式。注意，当定义数组大小时，请使用宏定义 #define N 10。 **输入格式**: %d **输出提示**: 原始矩阵为：\n 转置后矩阵为：\n **输出格式**: - 矩阵的列与列之间用空格隔开，行与行之间用换行符分隔。 - 示例中下划线“_”代表实际为空白。 **示例输入1** ``` 5 ``` **示例输出1** ``` 原始矩阵为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 X Y 21 Z A B C 转置后矩阵为： _ _ _ |__ __ __| |_ _|_|_ | |_|_ _|_ | | |_| |__| ``` **示例输入2** ``` 4 ``` **示例输出2** ``` 原始矩阵为： 1 2 3 4 5 6 _ _ _ 7 ____ 8 _____ 9 ______ 转置后矩阵为： _ _ _ |_ _|_|_ | | |_| |__| |_______| ```

哈尔滨工业大学的C语言题库

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哈尔滨工业大学的C语言题库汇集了大量针对C语言课程设计与实践的经典及原创题目，覆盖语法、数据结构和算法等多个方面，旨在帮助学生深入理解编程原理并提升实战能力。哈尔滨工业大学的C语言题库非常丰富，打印出来大约有90页，内容绝对超值。

哈工大自然语言处理课程讲义

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《哈工大自然语言处理课程讲义》是由哈尔滨工业大学相关领域专家编撰的专业教材，内容涵盖自然语言处理的基础理论与前沿技术，适合高校师生及科研人员学习参考。哈工大博士生导师关毅教授的自言语言处理课程讲座课件内容权威详细，是一份不可多得的学习自然语言处理技术的入门提纲材料，适合信息检索与人工智能领域的相关人员阅读学习。