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VOCALOID歌词处理工具V1.0.1
修复BUG: 1.修复不能正常识别歌词罗马音字母大小写的BUG 2.修复不能正常识别歌词罗马音中促音的BUG 3.修复不能正常识别平假名、片假名中促音的BUG 4.修复不能正常识别长音的BUG 5.修复不能正常识别某些白痴歌词罗马音中空格的BUG 注意: 1.平假名 は 不能识别是否为助词,所以默认转换成 ha 2.对于 を / ヲ 程序不会转换成 wo,而会转换成 o 3.对于 づ / ヅ 程序不会转换成 du,而会转换成 zu 4.对于促音,比如 さっき 一词,罗马音应为sakki,程序会
所属分类:
VB
发布日期:2012-05-29
文件大小:11264
提供者:
ak2806
jpbook2 日本语语法大全 日语动词 助词等
jpbook2 日本语语法大全 日语动词 助词等
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-10-03
文件大小:6291456
提供者:
kfjatai
盘古分词2.3.1.0
盘古分词可以根据词频来解决分词的歧义题目 多元分词 盘古分词提供多重输入解决分词粒度和分词精度衡量的问题 详见eaglet/archive/2008/10/02/.html 中文人名识别 输入:“张三说切实其实实在理” 分词了局:张三/说/的/确实/在理/ 输入“李三买了一张三角桌子” 分词结果:李三/买/了/一张/三角/桌子/ 详见eaglet/archive/2009/08/19/.html 强逼一元分词 输入“张三说的确实在理” 分词结果:中文。张(0,1)/张三(0,5)/三说的(1,
所属分类:
C#
发布日期:2017-08-18
文件大小:207872
提供者:
xzhanjing55
CRF++ 0.58 windows版
CRF在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如: 分词(标注字的词位信息,由字构词) 词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词) 命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词)
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-03-06
文件大小:443392
提供者:
225
中文词性标注
中文词性标注的科普文章,小标记集。词性标注除了使用《现代汉语语法信息词典》中的26 个词类标记 (名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形 容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i、 习用语l、简称j、前接成分h、后接成分k、语素g、非语素字x、标点符号w)外,增加 了以下3 类标记:①专有名词的分类标记,即人名nr,地名ns,团体机关单位名称nt,其 他专有名词nz;②语素的子类标记,即名语素Ng,动语素V
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-04-13
文件大小:302080
提供者:
weixin_41808886
私の日本語メモ.xlsx
这是本人在学习的过程中整理的日语的语法与词汇,主要是各类语法,助词的使用,以及各种单词(名词,形容词,动词)等的分类和变形
所属分类:
讲义
发布日期:2020-03-17
文件大小:12288
提供者:
lgl782519197
停用词词库
停用词词库,主要包括助词、叹词、语气词、拟声词等
所属分类:
其它
发布日期:2013-01-06
文件大小:3072
提供者:
fakeangle
学习NLP的第10天——文章关键词提取:词频统计
关键词提取是词语颗粒度的信息抽取的一种重要的需求,即提取文章中重要的词语。 关键词提取的常用方法包括词频统计、TF-IDF和TextRank等。 其中,词频和TextRank属于单文档算法,即只需一篇文章即可提取出其中的关键词;而TF-IDF则属于多文档宣发,需要其他文档的辅助来提取当前文章的关键词。 词频统计的Python实现 词频统计的逻辑是:在一篇文章中,越重要的关键词往往会在文章中反复出现;因为为了解释关键词,作者经常会反复地提及它们。所以通过统计文章中各个词语的出现频率,即可初步地获得
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-22
文件大小:60416
提供者:
weixin_38653602
基于统计的藏文音节校对词系统的开发
音节字校对的结果直接影响词校对的正确率,从而对词,格助词,句法和语义校对等产生重要影响。文章以语料库统计得到的藏文音节字字表,二元同现表和纠错建议表等作为语言知识,以藏文音节字的错误类型为依据,设计了字表匹配和查找同现概率为侦错方法,用纠错建议表进行纠错的音节字校对系统。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-19
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38680957
现代藏文音节词自动校对的研究
在现代藏文自动校对中,对音节字((解释)(鼬))的校对是其基础。现代藏文二维的书写格式和独特的文法,还有格助词的黏着现象,音节字搭配规则和音节字中真词和非词错误等诸多问题,针对对藏文自动校对的研究有别于英语和汉语的自动校对。针对现代藏文中音节字的特点,通过音节字预处理,字表匹配,偏移集匹配,二元接续关系,最小编辑距离法等方法对现代藏文音节字的自动校对进行详细调整。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-19
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38686041