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java based CRF implementation
- java based CRF implementation
Chinese--NER
- 基于CRF的中文机构名识别系统。使用北京大学1998年的人民日报语料库作为训练语料。除常用的特征模板，已经词性特征外，使用词语的最后一个字作为特征，提高了机构名识别的准确率, 调用了CRF++程序包训练模型。-CRF-based name recognition system of Chinese institutions. People' s Daily, Peking University in 1998 with corpus as training data. In additio
CRF1-2
- CRF1.2，条件随机场软件包，很好用很流行的一个文本分类软件，可以用于自然 语言的处理，标签，分类，词性发现，用户只需要着重构造特征函数既可以，实验结果和应用表明crf要优于隐马尔科夫模型。实现环境为java语言。-CRF1.2, conditions package with the airport, very good very popular with a text classification software, can be used in natural language proc
CRF-0.53
- crf++-0.53.zip CRF++ is a simple, customizable, and open source implementation of Conditional Random Fields (CRFs) for segmenting/labeling sequential data. CRF++ is designed for generic purpose and will be applied to a variety of NLP tasks, such as N
crfsuite-0.4_win32
- CRF最新java版软件，包含说明文档，由印度工作组负责开发-CRF latest java version of the software, including documentation, by the working group responsible for the development of India
nlu_project
- 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。本系统使用java语言编写-Using machine learning methods for natural language processing, carried out on the Chinese word segmentation and POS tagging. Segmentation using crf model, tagging with
0nlu_project
- 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
HanLP-1.2.7
- HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。-HanLP is a dedicated to popularize NLP technology to production environment of
crfpp-predict.tar
- java版本的crf++ predict过程实现(Implemention of crf++ in java.)