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CRF++-0.49.tar
- 条件随机场源码，CRF++是CRF的一个高效的实现，具有可扩展性好，功能强大的优点。
java based CRF implementation
- java based CRF implementation
CRF
- 条件随机场用于NLP中命名实体，组块分析。-CRF++ is a simple, customizable, and implementation of Conditional Random Fields (CRFs) for segmenting/labeling sequential data. CRF++ is designed for generic purpose and will be applied to a variety of NLP tasks, such as Named
CRF
- 条件随机域（conditional random field）的经典实现-an implementation of conditional random field
CRF
- 这个软件可以对crfs，hcrf，ldcrf建模，本已运行通过，并有详细的说明-This software can crfs, hcrf, ldcrf modeling, this has been run through, and a detailed descr iption of
pocket_crf_0.47.tar
- Pocket CRF is a toolbox for Conditional Random Fields
CRFall
- 很好的CRF的源码，分类方面使用性很强的-it is a good source code code for Condition random flied.It is very strong for classification on images.
CRFPP-0.53
- 基于CRF++-0.53的改良版，修正了模型输入时多行空行导致的线程错误，优化了多线程操作，除LBFGS无法优化外，其余迭代操作全部多线程化，66MB模型在16线程服务器上运行，内存占用5.35GB，CPU利用率一般100 ，只有运行LBFGS时为7 。仅支持64位Windows操作系统，使用VC2008编译，不支持32位操作系统或Linux（Windows线程模型）。-Optimized CRF++-0.53. Fixed multi-empty line input bug. Optimiz
CRFPP-0.58
- CRF ++是一个简单的，可定制的，条件随机域（控释肥）分割/标记顺序数据的开源实现。 CRF ++是专为通用的目的，将被应用到各种各样的NLP任务，如命名实体识别，信息提取和文本组块。-CRF++ is a simple, customizable, and open source implementation of Conditional Random Fields (CRFs) for segmenting/labeling sequential data. CRF++ is design
nlu_project
- 采用机器学习的方法进行自然语言处理，对中文进行分词和词性标注。分词采用crf模型，词性标注用hmm模型，解码算法为Vertibi算法。本系统使用java语言编写-Using machine learning methods for natural language processing, carried out on the Chinese word segmentation and POS tagging. Segmentation using crf model, tagging with
network
- 多种神经网络算法，包括等，可实现模式识别以及回归。-There are many algorithms in the zip,including svm, bp, crf,hmm.It can be used in the pattern recognition.
crf
- 条件随机场开源实现，本人调整后可以实现跨平台，可以直接执行，不管是在linux平台还是在windows平台。-CRFs open source implementation can be achieved after I adjusted the cross-platform, can be d directly, whether in linux platform or in the windows platform.
HanLP-1.2.7
- HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。-HanLP is a dedicated to popularize NLP technology to production environment of
svm_cfg.tar
- this code is about svm crf
CRF
- CRF用于图像分割，是一种经典的方法，代码格式规范，可做较好参考
ChineseNER-master
- Pyhton实现biLSTM+CRF算法,应用于中文命名实体识别(Pyhton implementation of biLSTM+CRF algorithm, applied to Chinese named entity recognition)
CRF++-0.58
- CRF经典demo，一般用于NLP（自然语言处理）(CRF---NLP---a good demo)
23979412
- CRF数据挖掘实现,主要实现的是数据处理部分()
crfStudy
- CRF学习 语言标注 自然语言处理 分类属性标注信息学习(CRF learning language annotation Natural Language Processing classification attribute annotation information learning)
CRF++-0.44.tar
- 条件随机场的c++实现，可用于文本标注、图像分类、分割等领域(conditional random field,CRF++ 0.44)