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计算所汉语词法分析系统ICTCLAS.分词正确率高达97.58 (973专家组评测),未登录词识别召回率均高于90 ,其中中国人名的识别召回率接近98 处理速度为31.5Kbytes/s。ICTCLAS的特色还在于:可以根据需要输出多个高概率结果,有多种输出格式,支持北大词性标注集,973专家组给出的词性标注集合。这是最新版的API接口文档,有详细的示例。-Calculation of the Chinese lexical analysis system ICTCLAS. Segmentati
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基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究:本文针对线性模型在语音识别中的不足, 进行了隐马尔可夫模型(HMM)在
语音单字识别中的研究,主要对观察输出概率求解、 最佳状态序列寻找、 参数估计和
模型参数的选择进行了探讨.-Based on hidden Markov model speech word recognition: the lack of the linear model in speech recognition, hidden Markov model (HMM) speec
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通过一个已经标号词性的训练集来得到训练数据,再根据训练数据对需要进行分词的数据进行分词,采用概率最高的分词情况为最后结果。-By a label the parts of speech training set training data to get the need segmentation data based on the training data segmentation with the highest probability of segmentation for the fin
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