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  1. similarity

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  2. 这是一个识别两句话之间的相似度的程序,输入是两句中文文字,输出是得分(满分100)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:211.25kb
    • 提供者:黄家
  1. cixingbiaozhu

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  2. 词性标注,输入一句中文的句子,可以自动的划分成一个个单词,并为该单词标注上词性-Speech tagging, input a Chinese sentence, can automatically divided into a words, and the word mark on the part of speech
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:2.16kb
    • 提供者:xixi
  1. shujunihe

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  2. 用bp神经网络对数据进行拟合,仿真实验表明,拟合的数据效果良好-用bp神经网络对数据进行拟合,仿真实验表明,拟合的数据效果良好 源语言: 中文 允许输入拉丁字符的拼音请键入文字或网站地址,或者上传文档。 取消 Yòng bp shénjīng wǎngluò duì shùjù jìnxíng nǐ hé, fǎngzhēn shíyàn biǎomíng, nǐ hé de shùjù xiàoguǒ liánghǎoData were fitted with bp neura
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-04
    • 文件大小:47.31kb
    • 提供者:wangtao
  1. BPNETWORK

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  2. 本代码实现了BP神经网络,仿真了整个神经网络的训练过程,是一个高效实用的代码值得下载实用。-允许输入拉丁字符的拼音请键入文字或网站地址,或者上传文档。 取消 Běn dàimǎ shíxiànle BP shénjīng wǎngluò, fǎngzhēnle zhěnggè shénjīng wǎngluò de xùnliàn guòchéng, shì yīgè gāoxiào shíyòng de dàimǎ zhídé xiàzài shíyòng.英语中文(简体)日语Alph
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:787byte
    • 提供者:
  1. Text-Classification_libSVM

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  2. 用seg进行分词 输入参数一:输入文本语料所在的文件夹路径。 如 文本文件语料都放在 train//text 文件夹下,则参数为:train//text//* 。 注意:必须每篇文章在一个txt文本中。 输入参数二:输入存储分词后的结果文件所在的文件夹路径:如:result//text。注意:不需要加* 本工具采用了中科院的中文分词工具,ICTCLAS,请自行到ICTCLAS官网下载该工具。并把Data文件夹,Configure.xml,ICTCLAS30.h,ICTCLAS3
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-06
    • 文件大小:4.03mb
    • 提供者:李勇军
  1. BP-neural-network--based-on-Joone

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  2. 基于joone编写的bp神经网络算法,并用到中文分词中,其中以“这支歌太平淡无味了”分词为例, 这支/歌/太/平淡/无味/了 为正确结果,分别获取两者的unicode的二进制形式作为输入样本和期望样本进行训练和测试。-Based joone written bp neural network algorithm, and used in Chinese word, unicode binary form as the input sample and expectations samples f
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-16
    • 文件大小:12.91kb
    • 提供者:huangke
  1. 合工大自然语言处理报告代码

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  2. 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
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

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