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多种分词方法
- 含有多个分词算法。毕业设计的时候获得的，希望对大家在汉字处理中能用的到。 ICTCLAS算法，中科院，对名字识别能力很强。VC开发。 CSharp分词，向前匹配加向后最大匹配，C#开发，容易扩展。 小叮咚分词，由后向前最大匹配，C＃开发。 xerdoc分词，基于ICTCLAS的Java版本分词。 文本分词词典，分词的词典，可以提供分词数据源。-containing more than Segmentation. Graduation was the time of hope
javaForManyLayerBp
- 用Java实现的多层BP神经网络，用于颜色和字符识别-using Java multi-storey BP neural network, for the color and character recognition
MR
- 模式识别，距离计算，聚类分析，判别函数，判断准则等的算法实现-Pattern recognition, distance calculation, cluster analysis, discriminant function, the algorithm to determine criteria
NB_Algorithm
- 用java语言实现的NB算法，所用数据源为：Optical Recognition of Handwritten Digits-Using java language of the NB algorithm, the data source used is: Optical Recognition of Handwritten Digits
src
- 基于bp神经网络的java英文手写识别系统-Bp neural network, java-based handwriting recognition system
java-images
- 首先用matlab实现了识别算法的仿真，因为只是对特定的数字组合的识别，所以非常的简单，放弃采用比较复杂的识别算法，采用最普通的像素比较的识别算法。-First, to achieve the recognition algorithm using matlab simulation, because the only identification of a specific combination of numbers, it is very simple, give up the use o
java
- 关于bp神经网络的车牌识别的算法，以及车牌定位-License plate recognition algorithm on bp neural network, as well as the license plate location
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
hand_writing
- 用Java实现了手写体数字识别，采用了WEKA工具包-Using Java to achieve a handwritten digit recognition, using the WEKA Toolkit
neuralnetwork-sample
- 由java编写的，具有gui界面的，手写数字识别神经网络示例(Written by Java, with GUI interface, handwritten numeral recognition neural network examples)
faceall-sdk-java
- 人脸识别demo，主要是金融行业防欺诈，另外是安保行业摄像头人像搜索使用(Face recognition demo, mainly the financial industry to prevent fraud, and the security industry camera search for the use of human image.)
神经网络
- 神经网络训练文字识别使用的java实现----------(neural network The texture feature extraction of image is a foundational work for image recognition and classification)