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搜索资源列表

  1. csw5.0中文分词组件

  2. 一、CSW中分词组件简介 CSW中文分词组件，是一套可自动将一段文本按常规汉语词组进行拆分，并以指定方式进行分隔的COM组件。本组件采用独有的高效的分词引擎及拆分算法，具有准确、高速、资源占用率小等特点。为了满足客户对文本语义进行研究分析的需要，本组件同时提供词性及词频标注功能，可根据用户要求，对其拆分后的词组进行词性标注或词频标注。互联网信息检索、数据库信息查询、智能聊天机器人、文本校对、自动翻译、 自动摘要、自动分类及信息加工处理等各个领域。 二、本组件特点： 1．适应性强 本组全部件采用

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-09-01
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：madl_lxj_163

  1. sql2005全文检索.doc

  2. SQL Server 2005全文检索技术在网站上的应用实录 http://tech.ddvip.com 2008年01月21日 社区交流 Excel服务器-用Excel做管理系统 关键字： DataGuard checkpoint 动态查询 synonyms 卸载SQL 2005 SQL Server群集 内容摘要：本文提供了网站如何设计和实现基于SQL Server 2005的全文检索实例，希望能对正在使用SQL Server 2005构建网站搜索的同仁有所裨益。 一、前言 “人类失去搜索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-09
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：a522920779a

  1. ACWPS（爱博汉语分词系统）分词组件 asp分词组件

  2. 爱博汉语分词系统Web服务器支持标准的HTTP协议，可以跨平台调用，支持分布式运算； 爱博汉语分词系统COM组件提供COM和DLL接口（Windows环境） 以及共享库.so（Linux）形式，可支持所有支持COM接口调用的编程语言及脚本语言。 如：PHP、JSP、ASP、ASP.net、C/C++ 、VC6.0 、VC.net、BC、C#、VB6.0 、VB.net、Delphi、Java等。 爱博汉语分词系统支持自定义词语的功能，用户可根据自己需要定义添加汉语词组。 可根据需要自行定义影响

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-02-28
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：selectersky

  1. LJParser文本搜索与挖掘开发平台

  2. 一、简介 LJParser文本搜索与挖掘开发平台包括：全文精准搜索，新词发现，汉语分词标注，词语统计与术语翻译，自动聚类与热点发现，分类过滤，自动摘要，关键词提取，文档去重，正文提取等十余项功能。针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成，各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-05-11
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：lingjoin

  1. 1_路径规划_地址编码_公交换乘_本地搜索_热点地图

  2. SSE4J(Spatial Search Engine for Java)是针对地理信息数据源构建的垂直搜索引擎应用接口，是基于Lucene+JTS Topology Suite开源库设计的框架。 规划的SSE4J包含： 1）SSE4J应用开发包 2）SSE4J Webservice应用接口 3）SSE4J工具集 规划的SSE4J包含的功能： 1) POI搜索（名称、地址、类型等关键字搜索；周边搜索） 2）道路搜索、区域搜索 3）地址匹配、反地址匹配、道路匹配 4）深度信息关联（网页关联） 5

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-04-09
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：charmdx

  1. 2_路径规划_地址编码_公交换乘_本地搜索_热点地图

  2. SSE4J(Spatial Search Engine for Java)是针对地理信息数据源构建的垂直搜索引擎应用接口，是基于Lucene+JTS Topology Suite开源库设计的框架。 规划的SSE4J包含： 1）SSE4J应用开发包 2）SSE4J Webservice应用接口 3）SSE4J工具集 规划的SSE4J包含的功能： 1) POI搜索（名称、地址、类型等关键字搜索；周边搜索） 2）道路搜索、区域搜索 3）地址匹配、反地址匹配、道路匹配 4）深度信息关联（网页关联） 5

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-04-09
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：charmdx

  1. 3_路径规划_地址编码_公交换乘_本地搜索_热点地图

  2. SSE4J(Spatial Search Engine for Java)是针对地理信息数据源构建的垂直搜索引擎应用接口，是基于Lucene+JTS Topology Suite开源库设计的框架。 规划的SSE4J包含： 1）SSE4J应用开发包 2）SSE4J Webservice应用接口 3）SSE4J工具集 规划的SSE4J包含的功能： 1) POI搜索（名称、地址、类型等关键字搜索；周边搜索） 2）道路搜索、区域搜索 3）地址匹配、反地址匹配、道路匹配 4）深度信息关联（网页关联） 5

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-04-09
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：charmdx

  1. chinesetokenize中文分词

  2. 1. 识别率达到85%以上。虽然和专业分词系统相比有一定的差距，但对于中型搜索引擎分词需求而言足够了。2. 对于前后歧义有较好的识别效果。如，成都市场报刊 -- 成都 / 市场 / 报刊中国和服装饰公司 -- 中国 / 和服 / 装饰 / 公司我的MSN是eunge.liu@gmail.com，有事找我 -- 我 / 的 / MSN / 是 / eunge.liu@gmail.com / 有事 / 找 / 我3. 标点符号自动过滤，包括ASCII和Unicode标点。4. 自定义噪音词（不知道

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-05-23
    • 文件大小：1013kb
    • 提供者：wuqueyouhen

  1. KTDictSeg V1.3 版本

  2. KTDictSeg 是一个开源的C#.net编写的，分词准确率大于90%，分词速度非常快，支持人名识别，词性标注，词频判断，未登录词识别，字典管理，Lucene.net接口。http://www.cnblogs.com/eaglet/archive/2008/05/29/1209646.html

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2008-07-01
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：eaglet

  1. pscws23-20081221.tar.bz2【中文分词】

  2. php中文分词 ===== PSCWS23 - 说明文档 ===== $Id: readme.txt,v 1.3 2008/12/21 04:37:59 hightman Exp $ [ 关于 PSCWS23 ] PSCWS23 是由 hightman 于 2006 年开发的纯 PHP 代码实现的简易中文分词系统第二和第三版的简称。 PSCWS 是英文 PHP Simple Chinese Words Segmentation 的头字母缩写，它是 SCWS 项目的前身。 现 SCWS 已作为

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2013-09-08
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：yao__shun__yu

  1. 文本挖掘tmSVM开源项目包含Python和Java两种版本带参考文档

  2. 文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-02-23
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：vcfriend

  1. scws23-php

  2. ===== PSCWS23 - 说明文档 ===== $Id: readme.txt,v 1.3 2008/12/21 04:37:59 hightman Exp $ [ 关于 PSCWS23 ] PSCWS23 是由 hightman 于 2006 年开发的纯 PHP 代码实现的简易中文分词系统第二和第三版的简称。 PSCWS 是英文 PHP Simple Chinese Words Segmentation 的头字母缩写，它是 SCWS 项目的前身。 现 SCWS 已作为 FTPHP 项目

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2015-03-24
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：u014581691

  1. pathon中文分词接口

  2. 1、下载 https://github.com/haobibo/ICTCLAS_Python_Warpper ，直接解压到任意位置即可，无需安装。 2、修改nlpir.py代码 这里之所以要修改代码，是为了让其能够更好地Python3环境下运行。实际上，nlpir.py文件中，作者已经明确说明了针对Python3需要修改的代码。主要包括以下几点： 1、选择库文件

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-05-12
    • 文件大小：44mb
    • 提供者：baidu_27631325

  1. java+mysql实现的代码分享网（所有源码已开源，效果可看网址：www.admintwo.com）

  2. 为了巩固知识，做的一个网站。基于struts2+spring+springjdbc开发的代码分享网，所有源码已开源。 网站功能介绍： 1、邮件注册（采用阿里云企业邮箱），为了让大家体验一下邮箱注册功能。我已经在分享的源码中，为大家配置好了测试账户，大家可以在自己电脑上进行测试。 2、md5加密，注册用户，所有密码会以密文保存在数据库，可以保证安全。 3、代码分享功能（核心功能），该功能的主要特色是集成了优秀的文本编辑器，支持插入代码、插入链接、插入表情、插入图片、支持在线预览。同时也实现了文件

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-05-31
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：wisomboy

  1. firtex-1.0.3_RC_src(Windows版本源代码)

  2. 开放式架构： 采用标准C++实现，支持Windows，Unix-like 操作系统； 实验和工程的通用平台,不仅是一个检索系统，同时也是一个全文索引和检索框架 多个组件基于插件设计，不仅可以采用C/C++对系统进行扩展，也可以通过内置的跨平台COM库设计COM组件来扩展系统 。 功能： 支持增量索引，差量索引，多字段索引，提供了3种前向索引方式； 支持纯文本，HTML，PDF等文件格式； 提供快速中文分词； 从底层到高层，提供了多种索引访问接口，灵活自由地使用索引文件； 提供丰富的检索语法，支

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-12-21
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：ydd1991

  1. 海量分词研究版java接口

  2. 海量分词研究版java接口 有研究或探讨的请加群:37424970 或联系本人MSN或邮箱:zhuseahui@yahoo.com.cn

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-02-07
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：zhuseahui

  1. 海量分词组件Com组件ForVB_php

  2. 海量分词组件研究版的Com组件，可以通过COM调用海量分词组件的几个主要的接口。因为没写技术文档，最好用Visual Studio 2005这类工具，可以自动补全。

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2009-04-11
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：hzj219

  1. 中文分词学习版

  2. 此为学习版，请勿用于商业用途或扩散。 以下描述转至互联网。 ============== 一、CSW中分词组件简介 CSW中文分词组件，是一套可自动将一段文本按常规汉语词组进行拆分，并以指定方式进行分隔的COM组件。本组件采用独有的高效的分词引擎及拆分算法，具有准确、高速、资源占用率小等特点。为了满足客户对文本语义进行研究分析的需要，本组件同时提供词性及词频标注功能，可根据用户要求，对其拆分后的词组进行词性标注或词频标注。互联网信息检索、数据库信息查询、智能聊天机器人、文本校对、自动翻译、 自

  3. 所属分类：机器学习

  1. Go-ai.baidiu.com接口的golang调用sdk

  2. ai.baidiu.com 里的语音识别,语音合成,中文分词, 中文词向量表示, 短文本相似度, 中文DNN语言模型, 评论观点抽取, 词性标注, 人脸识别, 人脸N:N比对, 身份证识别, *识别, 图片查找, 等接口的golang调用sdk

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-14
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 爬取一定时间内的前程无忧岗位数据（例如青岛所有岗位的url为：https://jobs.51job.com/qingdao-snq/）

  2. 三、 项目思路 1. 爬取一定时间内的（如最近1个月的）前程无忧岗位数据（例如青岛所有岗位的url为：https://jobs.51job.com/qingdao-snq/），部分数据可以直接在搜索结果中获取，部分数据需要进入到岗位页面中获取。 2. 将爬取的数据保存为本地文本文件（若学生掌握数据库相关知识则可以保存在数据库中）。 3. 基于爬取的数据可以形成多种数据分析结果，例如：行业薪资、地区薪资、地区与行业分布关系、行业学历需求情况等。 4. “职位信息”字段可使用jieba分词库进行分

  3. 所属分类：机器学习

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