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- NLP中viterby算法的实现,对语料进行处理,建模,然后可以对新的语料进行句法标注()
news_tensite_xml.smarty (1)
- 上传训练语料。关于文本分类语料库的问题搜狗实验室搜狗实验室(Sogou Labs)是搜狗搜索核心研发团队对外交流的窗口，期望通过这个平台，展现搜狗研发团队强大的研发(Uploading training corpus)
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- NLP中viterby算法的实现,对语料进行处理,建模,然后可以对新的语料进行句法标注()
dialogue_policy_dqn-master
- 基于DQN的对话决策研究，利用深度增强学习，可以通过大量的语料库实现比较好的效果。(Research on Dialogic decision based on DQN)
rt-polaritydata
- 该文档可在机器学习中用于文本分类的语料库，内涵一个正面语料文档和一个负面语料文档。(This document is a corpus for text categorization in machine learning, with a positive corpus document and a negative corpus document.)
HMM-master
- python实验中文词性标注,包括预处理，实验数据为新闻语料。(Chinese word pos-of-speech with python)
BosoNnlp
- 玻森专注中文语义分析技术，拥有丰富的经验积累。自主研发千万级中文语料库，为精准和深度的中文语义分析提供坚实基础。一站式解决您的中文语义分析需求。多个语义分析API，从情感倾向、实体、分类等方面。官网只有python版本，现上传Java的实例。(He focuses on Chinese semantic analysis technology and has rich experience. Independently developing tens of millions of Chinese
homework3
- 将二位数据投影到一维线性， LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 [1] LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）
icwb2-data
- 中文分词数据，含有as、 cityu、msr、pku数据，包括测试集、训练集(Chinese word segmentation data)
自然语言处理课程设计代码
- 一、宋词词频统计：语料库：ci.txt 要求：编程序，输入ci，自动分析统计ci.txt，统计宋词的单字词，双字词等。统计后，输出的是单字词和双字词的词典文件。文件中包括相应的词和频度（次数）。 二：宋词自动生成：语料库：ci.txt 要求：输入词牌，基于宋词的词典和宋词的词牌，可以随机或者按照语言模型，自动生成宋词。设计相应的Ui或者Web界面。 四、中文词法分析系统：语料库：1998-01-2003版-带音.txt 要求：根据构建的单词词典和双词词典，用n-gram模型，或者前向最
合工大自然语言处理报告代码
- 四、中文词法分析系统 1、实验要求 语料库：1998-01-2003版-带音.txt 要求：根据构建的单词词典和双词词典，用n-gram模型，或者前向最长匹配，或者后向最长匹配等算法，鼓励用更复杂一些的方法来进行，包括隐马尔科夫模型和条件随机场模型。 二、宋词自动生成 1、实验要求 语料库：ci.txt 要求：输入词牌，基于宋词的词典和宋词的词牌，可以随机或者按照语言模型，自动生成宋词。设计相应的Ui或者Web界面。 实现了隐马尔科夫模型分词
chatbot
- 聊天机器人 原理： 严谨的说叫 ”基于深度学习的开放域生成对话模型“，框架为Keras（Tensorflow的高层包装），方案为主流的RNN（循环神经网络）的变种LSTM（长短期记忆网络）+seq2seq（序列到序列模型），外加算法Attention Mechanism（注意力机制），分词工具为jieba，UI为Tkinter，基于”青云“语料（10万+闲聊对话）训练。 运行环境：python3.6以上，Tensorflow，pandas，numpy，jieba。(Chat Robot
聊天机器人
- 利用机器学习开发出的聊天机器人，可以根据提供语料学习回复问题