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  1. textclustering-master

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  2. 对于大文本进行挖掘聚类,该方法不考虑文字词语出现的频率信息,考虑上下文语境,将所有的字根据预定义的特征进行词位特征学习,获得一个训练模型。然后对待分字符串的每一个字进行词位标注,最后根据词位定义获得最终的分词结果。(Digging for large text clustering, the method does not consider the text word frequency of information, considering the context, all the words
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2018-04-21
    • 文件大小:14.77mb
    • 提供者:富贵再三123
  1. data

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  2. 训练NER的语料文件,已全文标注,四个字段(Training NER's corpus file, full text annotation, four fields)
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2018-04-23
    • 文件大小:148kb
    • 提供者:小叮当222
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