Advertisement

哈工大LTP模型分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 哈工大LTP模型分析
    优质
    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）
    优质
    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）。
     
  • LTP 分词模型
    优质
    LTP分词模型是由中科院计算所智能软件研究中心研发的一种高效准确的中文分词工具，广泛应用于自然语言处理领域。 NLP LTP3.4.0 Python 版本的分词模型在百度网盘下载速度较慢。同时我也找到了 Windows 版本，请参考系列博文中的 nlp demo 部分。该资源免费提供，如有需要请参照官网链接进行下载。
     
  • 哈工大LTP语言技术平台.zip
    优质
    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。
     
  • 哈尔滨工业大学LTP编译后的文件.zip
    优质
    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。
     
  • PDF文档：知识图谱与命名实体识别(NER)——基于哈工大LTP的分析.pdf
    优质
    本论文深入探讨了知识图谱及其构建关键技术之一的命名实体识别（NER），并详细介绍了哈尔滨工业大学研发的LTP工具在这一领域的应用和效果。 知识图谱、命名实体识别（NER）与哈工大LTP解析的相关知识点概述如下： 一、知识图谱 知识图谱是一种以图形结构展现实体及其之间关系的知识表示方式，通过节点代表实体及边连接它们的关系来更好地表达复杂的关联性。这种技术在搜索引擎优化、问答系统和推荐服务等领域具有广泛应用。 构建一个有效的知识图谱通常包括以下步骤： 1. 实体识别：从文本中找出具体的人名、地名或组织名称等。 2. 实体消歧：解决因同形异义词（如“Apple”可能指代苹果公司或是水果）造成的混淆问题。 3. 关系抽取：明确和提取实体间的联系，比如Tim Cook是苹果公司的CEO。 4. 图谱构建：将上述信息整合成图形形式的知识图。 二、命名实体识别（NER） 命名实体识别是指在文本中自动找到特定的名称或标识的过程，如个人姓名、地理位置等。这是自然语言处理领域的一个核心任务。 完成这一过程通常需要： 1. 预处理阶段：包括分词和去除停用词的操作。 2. 特征提取：从文档中挑选出有助于识别实体的关键特征。 3. 模型训练：利用机器学习技术，如支持向量机或随机森林算法进行模型训练。 4. 实体检测：应用已训练好的模型来定位文本中的命名实体。 NER可应用于多种场景，比如信息检索、监控系统和客户服务等。 三、哈工大LTP解析 哈尔滨工业大学创建的语言技术平台（Language Technology Platform）简称LTP。该平台提供了一系列的自然语言处理工具和服务，包括但不限于命名实体识别、句法分析以及语义角色标注等功能模块。 LTP的主要特点如下： 1. 命名实体识别：能够从文本中准确地提取出人名、机构名称等地标性信息。 2. 依存关系解析：剖析句子的结构和成分之间的依赖关系，例如主谓宾等语法构造。 3. 语义角色标注：标记句子里动词与相关名词间的关系（如施事者、受事者）。 LTP在自然语言处理技术的应用中扮演了重要角色，并且被广泛地运用于信息检索和机器翻译等领域内。 四、结论 知识图谱，命名实体识别以及哈工大LTP解析都是当前自然语言处理领域内的关键技术。它们分别通过不同的方法论来实现对文本数据的深度理解和分析能力，进而支持更高级别的智能信息服务与应用开发工作。
     
  • 不同湍流模型的实例分析（哈工）
    优质
    本研究通过具体案例探讨了多种湍流模型在工程计算中的应用效果与适用范围，特别适用于哈尔滨工业大学相关课程的教学与科研工作。 各种湍流模型的算例展示了很好的性能和强大的功能。
     
  • LTP工具包涵盖分词模型、词性标注模型、命名实体识别模型及句法分析模型等组件
    优质
    LTP（Language Technology Platform）工具包提供了一系列自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命名实体识别和句法分析等模块。 这段文字包括LTP分词模型、POS模型、NER模型以及解析模型等内容。
     
  • 哈工大ELMo ``zhs.model``模型的下载
    优质
    本页面提供哈尔滨工业大学预训练的中文ELMo模型zhs.model的下载链接及使用说明，助力自然语言处理任务性能提升。 该模型为哈工大 ELMo zhs_model 模型下载。