ICTCLAS源码解析_词性标注.pdf
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词性标注说明128601491.doc
人民日报标注语料库（PFR）使用说明书
本文是PFR标注语料库的使用说明书，帮助用户了解它，更好地使用它。
PFR语料库是对人民日报1998年上半年的纯文本语料进行了词语切分和词性标注制作而成的，严格按照人民日报的日期、版序、文章顺序编排的。文章中的每个词语都带有词性标记。目前的标记集里有26个基本词类标记（名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i、习惯用语l、简称j、前接成分h、后接成分k、语素g、非语素字x、标点符号w）外，从语料库应用的角度，增加了专有名词（人名n
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词性标注实验.doc
实验2词性标注
一、实验目的
1.熟悉基于平均感知机的中文词性标注算法。
2.熟悉基于隐马尔可夫链的中文词性标注算法。
二、实验内容
1.算法原理
1.1基本描述
词性标注（Part-of-Speechtagging或POStagging)，又称词类标注或者简称标注，是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。在汉语中，词性标注比较简单，因为汉语词汇词性多变的情况比较少见，大多词语只有一个词性，或者出现频次最高的词性远远高于第二位的词性。本实验基于平均感知机的算法和基于隐马尔可夫链的算法，进行词性标注实验。
2.功能设计
2.1功能描
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转载 再谈词类与词性标注.doc
转载 再谈词类和词性标注
原文地址：再谈词类和词性标注作者：songrou再谈词类和词性标注
宋柔
一、为什么要研究词类和词性标注
1990年代以来，机器学习为代表的统计方法在语言信息处理中占了主流地位，其主要的知识表示形式不是传统的词典、规则库，而是语料库。用作训练的汉语语料，多数是分了词、标注了词性的语料。训练所用的特征，多数就是词形和词性。如此，词性标注成了语言信息处理的根基。这个根基牢不牢，非常地关乎到应用系统的性能。此外，许多单位都花费了大量人力财力和时间在做词性标注。这个投入值不值，关乎到语言信息处理的方向引导。
奇怪的是，对于这样的大事，似乎语言本体学界和计算语言学界都不大在意。
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中文分词词性标注系统.ppt
中文自动分词系统IRSEG 设计与实现 高立琦 王卓然 2004.9.20 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 中文分词的意义和用途 汉语的特点 最小书写单位为字 最小表意单位为词 词与词之间没有书写边界 分词系统的用途 各种中文信息处理系统的基础模块 自然语言处理 信息检索 … 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设
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词性标注方法指导课教案.doc
词性标注方法指导课教案
一、教案取材出处
教案取材于《自然语言处理》（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域，特别是词性标注（PartofSpeechTagging，POSTagging）这一分支。
参考书籍：《自然语言处理基础》（FoundationsofNaturalLanguageProcessing，FNLP）和在线教程《词性标注方法详解》。
实际案例：基于真实语料库（如英文维基百科、中文人民日报等）进行词性标注练习。
二、教案教学目标
了解词性标注的概念、目的和重要性。
掌握常用的词性标注方法，如规则方法、统计方法和基于深度学习的方法。
学会使用词性标注工具
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自然语言理解-词性标注.ppt
词性标注 词性标注 自然语言处理的最终目的是要分析并理解语言，但是距离这个目标我们仍然相去甚远。 词性标注是一个中间过程。词性标注给句子中的每一个词赋予一个合适的词性。 POS tagging: 词性标注中的信息来源 句法结构信息 考虑在当前词上下文中的词的词性。 词汇信息 当前词本身提供了关于标注的大量信息。 词性标注的主要方法 Markov Model Taggers Hidden Markov Model Taggers Markov模型 Markov 过程/链/模型 是由 Andrei A. Markov最初发展起来的. 它们最初的确就是为了处理语言而设计的：针对俄国文学作品中的字母
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自然语言理解-词性标注.ppt
因为一些冷僻词不会在训练语料中出现，所以平滑词生成概率比平滑转移概率更为的重要加一(简单平滑)平滑为了计算下面的式子，是不是需要知道长度为n的句子中所有可能的标注序列t1,n呢？这样算法的复杂度就是指数阶的。一个高效的算法就是Viterbialgorithm壹贰高效的标注算法ViterbiAlgorithm动态规划01寻径算法02ViterbiAlgorithmtjt1…?(j)?(j)ViterbiAlgorithmoTo1otot-1ot+1一个状态序列，使得：观察到直到t-1时刻的各观察值，当前状态是状态j以及t时刻的观察值出现的概率最大。x1xt-1j1oT2o13ot5ot+16DP
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Chp-07-词法分析与词性标注.pdf
第7章 词法分析与
词性标注
北京市海淀区中关村东路95号 电话：+86-10-8254 4688
邮编：100190 邮件：cqzong@
7.1 概 述
宗成庆： 《自然语言理解》讲义，第 7 章 2
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viterbi算法进行词性标注举例.pptx
;用隐马尔可夫模型进行词性标注：
隐马模型要解决的问题，就是对于一个单词串（句子），要给这个单词串中的每一个单词做一个标记（例如单词的词性）。并假设从统计规律上说，每一个词性的概率分布只与上一个词的词性有关（也就是一个词性的二元语法），而每一个单词的概率分布只与其词性相关。
如果我们已经有了一个已经标记了词性的语料库，那么我们就可以通过统计得到以下两个矩阵（实际上还有一个初始词性概率分布矩阵）：;词性到词性的转移概率矩阵：A={aij}，
aij=p(Xt+1=qj|Xt=qi)
词性到单词的输出概率矩阵：B={bik}，
bik=p(Ot=vk|Xt=qi)
这里q1,…,qn是词性集合，v
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Android框架层源码解析.pdf
目 录
前言
Camera源码分析(android2.2)
Android开机启动流程说明
android应用程序管理机制
MediaPlayer框架概述 （一 ）
MediaPlayer框架概述 （二 ）
Android MediaPlayer+Stagefright框架 （音频 ）图解
Stagefright框架解读 （— ）音视频Playback流程
Android mediaRecorder框架简述(一)
An
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《Kafka源码解析与实战》.pdf
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ＡＳＰ．ＮＥＴ运行时模型的源码解析.doc
ＡＳＰ．ＮＥＴ运行时模型的源码解析
摘要：ASP.NET是微软公司推出的基于DotNet平台的网络开发技术，对B/S模式应用的开发提供了强大的支持，该文从源代码级别进入ASP.NET底层，分析ASP.NET运行时模型，揭开ASP.NET应用程序运行的幕后细节。
关键词：ASP.NET；DotNet平台；网络开发；B/S模式应用；运行时模型
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)33-1415-04
SourceCode Analyzing for ASP.NET Runtime Model
ZHANG Jia-qing
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Jpetstoreb源码b解析.docx
OOT实习指南医院预约挂号系统应用背景我们的实习题目是医院挂号系统，通过网页访问某医院的预约挂号系统（普通号、专家号、特需号），用户需实名注册，预约成功后得到预约号，在规定时间前不去医院实际挂号则取消预约号。预约不成功则进入等待序列，当有空余号时，挂号系统将自动发送短信或EMAIL将预约号通知用户，用户确认后生效，预约成功。这样一个简单应用我们或许可以用简单的JSP即可完成，但如果是面对复杂庞大稳定的系统开发需求，这时我们可以采用业界著名的J2EE技术标准去实现。J2EE采用了经典的三层架构：表现层、业务层和数据层。关于J2EE的经典资料J2EE Tutorial，同学们可以去下载。在我们这个
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Caffe源码深入解析.pdf
1. 概述
1.1. Caffe 优缺点
优点：
速度快。Google Protocol Buffer 数据标准为Caffe 提升了效率。
学术论文采用此模型较多。不确定是不是最多，但接触到的不少论
文都与Caffe 有关（R-CNN，DSN，最近还有人用Caffe 实现LSTM）
缺点：
曾更新过重要函数接口。有人反映，偶尔会出现接口变换的情况，
自己很久前写的代码可能过了一段时间就不能和新版本很好地兼容了。（现
在更新速度放缓，接口逐步趋于稳定，感谢 评论