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利用CRF和n-gram模型进行中文纠错。

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简介：
除了基于统计学原理的CRF与N-gram纠错方法之外，还存在一种利用深度学习的sequence-to-sequence (seq2seq) 模型。该模型包含相对简明的注释说明，并配备了训练数据集和测试数据集，因此它被归类为一种较为基础的模型。

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  • 基于CRF与N-GRAM的中文纠错方法.zip
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    本研究提出了一种结合条件随机场（CRF）和N-Gram模型的中文文本自动纠错方法，有效提升了中文语言处理中的错误检测与纠正精度。 除了CRF+Ngram这种基于统计的纠错方法外，还有一种基于深度学习的Seq2seq模型。该模型有简单的注释，并使用了训练集和测试集数据，属于基础级别的模型。
     
  • N-gram语言模型分析
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    N-gram语言模型是一种统计语言模型，通过分析文本中连续n个单词或字符的概率分布，用于预测下一个可能出现的词或字符，广泛应用于自然语言处理领域。 本项目使用Python实现N-gram语言模型，并采用Kneser-Ney平滑算法。
     
  • 利用机器学习进行Android恶意软件检测：N-gram Opcode与RandomForest的应用
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    本研究运用N-gram Opcode特征结合RandomForest算法，探索其在Android恶意软件检测中的效能，旨在提升移动设备安全性。 原理方面，按照一定的标准将指令分为MRGITPV七类，并依据Android4.1.2源码下的dalvik-bytecode.html进行了整理。所有字节码到其分类的映射规则都位于/infrastructure/map.py文件中。 在样本收集过程中发现，恶意软件（来自virusShare）通常规模较小，最大为5.8M；而良性软件（来自应用宝）则大多较大，最大可达20M。因此，在特征提取时采用的是每种n-gram是否出现的二元表示方式：如果该n-gram在样本中出现，则标记为1；否则标记为0。 对于分类来说，共有154个良性样本（类别记为1）、180个恶意样本（类别记为0）和14个测试样本（暂且类别设为2）。检测方法的框架是：首先将apk文件反编译成smali代码以提取dalvik指令集；然后生成3-gram特征向量；最后使用机器学习算法训练分类器。 该项目源码系个人毕业设计作品，所有代码均经过测试验证无误后上传。在答辩评审中获得了平均分96的高评价，可以放心下载使用。请注意，在下载和使用时，请确认功能符合预期需求，并确保遵守相关法律法规及学术道德规范。
     
  • 利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文命名实体识别（含Python代码、文档及数据集）.zip
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    本资源提供基于BERT-BiLSTM-CRF架构的中文命名实体识别解决方案，包括详尽的Python实现代码、项目文档以及训练所需的数据集。 基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现的中文命名实体识别项目是一个经过导师指导并认可通过的高分毕业设计作品，适用于计算机相关专业的毕设学生及需要实战练习的学习者，同样适合课程设计或期末大作业使用。该项目包含完整的Python源码和详细说明，并利用了CLUENER2020数据集进行训练与测试，所有代码均经过严格调试以确保其可运行性。
     
  • 利用OpenCV进行的图像纠偏实现
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    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV设计开发了一套图像纠偏系统，有效校正了图像因相机倾斜或移动产生的偏差。 基于OpenCV实现的图像纠偏算法采用边缘检测技术。首先进行图像二值化处理，然后裁剪掉黑色边框，最后利用改进的霍夫变换来实现图像旋转纠偏。
     
  • n-gram 开源版本
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    N-gram开源版本是一款用于自然语言处理任务的语言模型工具，支持用户自定义语料库构建高效的N元语法模型，促进文本生成、自动摘要等领域的研究与应用。 N-GRAM工具的主要功能包括：（i）使用XPath表达式进行节点选择和停止模式识别； （ii）通过自定义XSL样式表过滤n-gram数据。
     
  • 使用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文命名实体识别（含Python代码、项目文档和数据集）
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    本项目采用BERT-BiLSTM-CRF架构实现高效准确的中文命名实体识别，并提供详尽的Python代码、项目文档及训练数据，助力自然语言处理研究与应用。 基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现中文命名实体识别的项目包含Python源码、详细的项目说明以及数据集，并且代码配有注释，适合新手理解使用。该项目是我个人精心制作的作品，在导师那里得到了高度认可。无论是毕业设计还是期末大作业和课程设计，这个资源都是获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可开始使用。 此模型结合了BERT的强大语言表示能力、BiLSTM的双向长短期记忆网络以及CRF条件随机场的优点来准确识别中文文本中的命名实体，非常适合自然语言处理任务中需要提取特定信息的应用场景。
     
  • 利用OpenInventor进行模型拖动
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    本篇文章介绍了如何使用OpenIn Inventor软件开发工具包来实现三维场景中模型对象的交互式拖动功能，详细讲解了其实现原理与步骤。 使用OpenInventor和C++开发，在三维场景里实现了鼠标拖动模型并进行旋转等功能的操作。
     
  • 中文版的纠错码艺术
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    《中文版的纠错码艺术》是一部深入浅出地介绍纠错编码理论与应用的专业书籍。它以清晰的语言和丰富的实例，引领读者探索信息传输中的错误检测与纠正技术，为通信、计算机科学等领域提供坚实的技术支持。 纠错编码的艺术中文第二版是纠错课程的经典之作。
     
  • CRF中文分词实验：Seg_CRF模型
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    简介：本文介绍了一项基于CRF（条件随机场）算法进行中文分词的实验研究，重点探讨了Seg_CRF模型在处理中文文本时的表现和优化。通过对比分析，展示了该模型在提高分词准确率方面的潜力与优势。 在进行中文分词实验时使用了Seg_CRFCRF方法，并在Windows x64系统上运行Python 2.7.9版本的CRF++-0.58软件，评测过程采用了icwb2-data中的参考脚本ref进行评估。