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Natural Language processing with python

于 2018-01-12 发布
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代码说明:

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)

文件列表:

用Python进行自然语言处理(中文).pdf, 4490986 , 2016-05-25

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    2017-02-28 20:25:00下载
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  • bped.cpp
    bped source code inc plus
    2010-02-08 21:05:48下载
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  • multi_channel_model
    说明:  多径信道模型,包括快衰落,慢衰落,频率选择性衰落,平坦衰落,多普勒信道等(multipath channel model, including fast fading, slow fading, frequency selective fading, flat fading, etc)
    2021-04-05 16:59:04下载
    积分:1
  • usart
    this is some code fjhg ldfh ldfgh ldfkjhg dlkjfhg dlkf gdlkf g
    2017-05-25 05:34:16下载
    积分:1
  • Natural Language processing with python
    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)
    2018-01-12 17:52:46下载
    积分:1
  • ictclas
    中科院的分词系统ictclas源码,自由开放的源码,很好(ictclas code)
    2009-11-21 11:05:05下载
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  • HMM
    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)
    2019-04-07 11:58:08下载
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  • Reader
    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.)
    2013-09-10 11:09:28下载
    积分:1
  • icajade
    ICA分解的优化算法——JADE法 - Dinga s Blog(ICA decomposition of the optimization algorithm- JADE Act- Dinga s Blog)
    2008-03-26 12:55:52下载
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    一种基于matlab的支持向量机小例子,用于预测,LS(A matlab-based support vector machine small example for the prediction, LS)
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