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findkey.c
- 此程序解决的问题:较好的, 并适应短字符串的中文分词算法.根据词库 发现以换行符分隔的众多标题中的 top N 关键字并以此更新词库.是一个分类分词算法 -this procedure to solve the problem : better, and adapt to the short string of Chinese Segmentation. According thesaurus found in the many separate newline heading the to
tt094a
- 这个程序并不帮你翻译任何文字,仅仅只是提供一个专为翻译工作设计的 编辑器.使用它你可以一行行对照的翻译原文. 而当你在翻译过程中碰到了不 认识的新词,计算机能充当你的词典或笔记本的作用, 让你的翻译工作事半功 倍.当你在翻译某一行文字时,如果发现某个单词不认识,字典区便会显示出单 词的意思,而不需要你的任何按键.当你在字典区没有发现你要的单词时,证明 单词库里没有这个单词,需要你自己从别的途径查找,然后写到字典区内,程序 将马上把它记录在单词库中-this procedure does not
new-word-identification
- 基于概率统计技术和规则方法的新词发现。利用概率统计与规则相结合的优点来实现新词的识别
Nlpir
- 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
JnaTest_V1
- 基于中科院NLPIR分词系统做的分词以及新词发现系统，第二十届全国信息检索学术会议（CCIR2014）题目2.3，微博新词发现与情感分析的源码，可处理大语料的微博出局-Based on NLPIR Chinese Academy of Sciences, to solve the problem CCIR2014,Blog content s new words discover and sentiment classify.
pythonsample
- 自然语言处理的例子，可以实现分词和新词发现，中文预处理也支持。用python写的-Examples of natural language processing can be achieved segmentation and new words found Chinese pretreatment also supported. Written with python
JnaTest_V1
- 调用ICTCLAS2014分词系统进行新词发现的Java接口代码。-Call ICTCLAS2014 segmentation system Java interface code found new words.
ICTCLAS2014
- 中文自然语言处理相关程序，包括中文词频统计、新词发现等功能，并含有示例文档。-Chinese Natural Language Processing related procedures, including Chinese word frequency statistics, new word detection and other functions, and contains a sample document.
dict_build-master1023
- 针对中文文本进行新词发现；需把带分析的文档放入一个txt文档或者csv文件中。(New word discovery for Chinese text)
24.HMM
- 通过hmm实现中文分词，并且能自动发现新词的功能(The Chinese word segmentation is realized by HMM, and the function of new words can be automatically found)
ansj_seg-master
- 一个很好的中文分词工具，其中使用了CRF做词性标注以及新词发现(A good Chinese word segmentation tool, in which CRF is used for part of speech tagging and new word discovery.)