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一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character
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中文分词
支持对输出颗粒的控制，可以输出普通颗粒与用于检索的小颗粒；同时输出词串所在句号、段号、词号、词性等信息。
关于分词输出颗粒，我们认为各种应用对分词要求的颗粒度是不同的. 比如自动分类、关键词抽取比搜索需要的分词颗粒度要大, 因为这样表示文本语义特征时效果会更好, 而检索有一个查全率的要求, 就需要把分词单位做的更为细致, 不然就会造成漏查。
海量系统现在提供了两种颗粒的规则, 其中, 默认的为大颗粒接口, 主要用于自动分类、信息挖潜、机器翻译、语音合成、人工智能等领域,
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本系统使用java语言编写,采用机器学习的方法进行自然语言处理，对中文进行分词和词性标注。分词采用crf模型，词性标注用hmm模型，解码算法为Vertibi算法。-The system uses java language, using machine learning methods for natural language processing, for Chinese word segmentation and POS tagging. Segmentation using crf mod
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前NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；张华平博士先后倾力打造十余年，内核升级10次。国内国际排名均为第一。
项目已经配置好环境，导入Eclipse即可使用，文件内src下的TestUTF8.java可以直接运行，提供了分词接口-Before NLPIR Chinese word segmentation system (aka I
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使用哈工大信息检索实验室LTP系统进行分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注
同时是最新版API使用情况，JAVA版本，并且生成XML文件-Retrieval Laboratory LTP system segmentation, the use of Harbin Institute of technology information of part of speech tagging, named entity recognition, dependency parsi
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中文的分词，包括词性标注、关键词提取，Java文件(word segmentation and part of speech tagging)
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