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windows_csharp_32
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crfzl
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ICTCLAS2010CSharpDemo
- 中文分词源程序， 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45
VC2010
- VC调用中科院分词2010版组件的最新源码！ 中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级8次，目前已经升级到了ICTCLAS2010！-VC call to Word 2010 version of t
windows_c_32
- 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45 ，API不超过2
ICTCLAS
- 中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级7次，目前已经升级到了ICTCLAS2009。-Institute of Computing Technology, Chinese Academy of resear
Boosting-Relation-Extraction
- 通过使用命名实体识别提高无监督的关系提取 我们 也比较性能 KnowItAll最先进的系统性能，并以命名实体识别表现其模式学习 组件，它使用一个简单的和 强大的模式语言-also compare the performance of URES to the performance of the state-of-the-art KnowItAll system, and to the performance of its pattern learning component, w
ICTCLAS50_Windows_32_C
- 中科院分析系统 ICTCLAS的主要功能有：中文分词；词性标注；命名实体识别；新闻识别；用户词典-ICTCLAS segementword
NamedEntityRecognition
- 一个用Java写的命名实体识别程序 import edu.fudan.nlp.tag.NERTagger public class NamedEntityRecognition { public static void main(String[] args) throws Exception { NERTagger tag = new NERTagger("./models/ner.p110722.gz")
ICTCLAS50_Windows_32_C
- 中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。-New word of the Chinese Academy of Sciences Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Ana
design-documents
- 网页信息采集子系统： 网页采集：动态查找及实时分析新增网页，读取网页回帖信息。 网页过滤：，对获取的网页，通过网页清洗模块清除网页中的广告、导航信息、 图片、版权说明等噪声数据，萃取出相关网页的标题、正文、链接地址、采集时 间、回帖、发帖人数等数据。 网页信息预处理子系统： 网页审查脏字：主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、新词识别， 建立数据库说明每类词库，建立敏感词词库。 网页舆情监测：监测是否出现了一定影响的舆论，即回帖的回帖或支持、顶等 达到
NER
- 一个简单的基于OpenNLP的命名实体识别系统，语料采用CoNLL-2002-A simple named entity recognition system based on OpenNLP corpus of CoNLL-2002
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
msra
- 命名实体识别语料，有训练语料，测试语料，测试语料对应的黄金语料-NER corpus, there are training corpus, test corpus, the corresponding test corpus corpus gold
Nlpir
- 前NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；张华平博士先后倾力打造十余年，内核升级10次。国内国际排名均为第一。 项目已经配置好环境，导入Eclipse即可使用，文件内src下的TestUTF8.java可以直接运行，提供了分词接口-Before NLPIR Chinese word segmentation system (aka I
ltp_new
- 使用哈工大信息检索实验室LTP系统进行分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注 同时是最新版API使用情况，JAVA版本，并且生成XML文件-Retrieval Laboratory LTP system segmentation, the use of Harbin Institute of technology information of part of speech tagging, named entity recognition, dependency parsi
ScanarithDemo
- 生物医学领域命名实体识别是生物医学信息抽取的一项重要的基本任务，目的是从文本集 合中识别出指定类型的名称，例如蛋白质、基因、核糖核酸、脱氧核糖核酸等。完成命名实体的 识别任务是能够进行更为复杂的信息抽取任务的关键一步。生物医学信息抽取的研究主要集中在 -Biomedical named entity recognition is an important basic biomedical information extraction task, the purpose is to ident
ＣＲＦ
- 条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果
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- 百度百科的术语表，可用于自然语言处理，例如中文分词，命名实体识别，信息抽取等。-baidu terms for natural language processing