HMM

说明：  各种去电离层相位污染算法的比较，文章提到了各种不同的算法以及不同算法的性能比较包括PWVD 最大熵法，相位分段多项式法等(Comparison and anyalysis of ionospheric phase decontamination methods for backscattered signals)

这个一个基于逆向最大匹配的分词程序，语料规模比较小。(The maximum matching based on the reverse of the sub-term process, relatively small-scale corpus.)

MVC构架，JAVA电子留言簿，又喜欢的可以下载(MVC framework, JAVA E-book, but also like to download)

一个中文分词开发包，可以用到搜索引擎的开发当中，比较好用。(A Chinese word segmentation development kit, you can use search engine in development and are relatively easy to use.)

在中文分词之前，要对文档进行读取，本代码是实现了从磁盘读取的任务。(In the Chinese word prior to reading the document, the code is read from the disk to achieve the task.)

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说明：  将高维数据组转换为二维数据组，方便数据处理工作人员的数据分析，并包含自然语言处理(The multi-dimensional co-occurrence matrix is transformed into two-dimensional array form, and the high-dimensional data group is transformed into two-dimensional data group, which is convenient for data processing staff to analyze data, and includes natural language processing)

说明：  python自然语言处理的中文翻译 作者: StevenBird, EwanKlein & EdwardLoper 英文出版社：O'REILLY 翻译：陈涛 提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在此书中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。 《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习，可以帮助你： 从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体”； 分析文本语言结构，包括解析和语义分析； 访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库(treebank)； 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。(Natural Language processing with python)

说明：  HMM中文分词，基于隐马尔科夫模型 。需要进行训练后试验(Word Segmentation Based on Hidden Markov Model)

说明：  10个中文分词数据集，用于训练中文分词模型(Ten Chinese Word Segmentation Datasets for Training Chinese Word Segmentation Model)