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Ljparser. Classificação e resumo

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Ljparser. Descrição

Ljparser é um conjunto completo de ferramentas projetadas para fornecer módulos poderosos, incluindo pesquisa precisa de múltiplos linguagem, nova detecção de palavras, resumo de texto, extração de palavras-chave, etc. Principais características: palavra chinesa segmentation sdk módulo: O módulo SDK de segmentação de palavras chinesas pode ser uma linguagem chinesa de textos, que é o núcleo essencial dos componentes de processamento de informações chinesas. Isso usa a tecnologia de campo aleatória condicional (consulte como o modelo CRF), e a precisão da segmentação da palavra perto de 99%, com alta precisão, velocidade, adaptabilidade e forte vantagem. As características incluem: Segmentação de grãos grau ajustável de fusão. Mais de 20 dicionários específicos da indústria para apoiar dicionários definidos pelo usuário. POS Tagging Módulo SDK: POS Tagging Módulo SDK da língua chinesa pode marcar automaticamente parte do discurso, isso pode realmente entender o ambiente de língua chinesa e ele será automaticamente palavras laborais, como "construção" "substantivo" ou "verbo" ou "verbo". Ling-Junte-se usando o modelo aleatório condicional, uma precisão de marcação de pós perto de 99%, com alta precisão, velocidade, adaptabilidade e outras vantagens fortes. Reconhecimento de entidades chamadas chinesas, incluindo pessoas, locais e organizações SDK Module: Reconhecimento de entidades chinesas chamadas, incluindo pessoas, locais e organizações módulo SDK pode descobrir automaticamente os nomes ocultos, lugares, nomes de organizações em chinês, como uma profunda compreensão da linguagem e previsão, essas palavras não precisam ser no dicionário. Ling-Junte-se usando o modelo de campo aleatório condicional, que tem 97% de precisão de reconhecimento, e a velocidade de 10m / s, pode ser construída nesta base, uma variedade de estatísticas e uma variedade de aplicações. Extração de palavras-chave a partir de documentos módulo SDK: A extração de palavras-chave de documentos Módulo SDK é capaz de compreender plenamente a ideia central do artigo, com base no conteúdo semântico extraído do artigo em nome de uma série de palavras ou frases. Os resultados relevantes podem ser usados para refinar a leitura, consulta semântica e correspondência rápida. Este modelo de linguagem estatística semântico baseado em módulos, os documentos processados não são restritos nos campos da indústria, e pode identificar as palavras mais recentes. A saída marcará com o peso das palavras Extração automática de termos de domínio Módulo SDK: Extração automática de termos de domínio Módulo SDK é uma poderosa de armas de análise profissional da literatura. É no topo da tecnologia de extração de palavras-chave, mas também combina a literatura profissional para a borda máxima do modelo de reconhecimento, que pode efetivamente a tocar na terminologia que aparece na literatura. Inglês Análise Lexical SDK Módulo: English Lexical Analysis Analysis SDK Module é o componente essencial do núcleo para o processamento de informações em inglês, que contêm marcação de pós, reconhecimento de entidades nomeadas, incluindo pessoas, locais e organizações. Com alta precisão, velocidade, adaptabilidade e vantagem forte, este módulo combinou a probabilidade de uma combinação e modelo de aprendizagem de máquina. Análise Lexical Japonesa Módulo SDK: A análise lexical japonesa Módulo SDK é o componente essencial do núcleo para o processamento de informações japonesas, que contêm marcação de pós, reconhecimento de entidades nomeadas, incluindo pessoas, locais e organizações. Ling-adere usando o modelo de campo aleatório condicional, com alta precisão, velocidade, adaptabilidade e forte vantagem, a precisão da palavra perto de 99%, e a precisão de marcação de pós quase 98%. Middlewares de mineração de texto: Middleware de mineração de texto inclui os módulos de mineração analisados por texto, subsistemas e interfaces de API, que podem ser perfeitamente integrados em vários aplicativos clientes complexos. Este middleware é compatível com Windows, Linux, FreeBSD e outros sistemas operacionais diferentes. Ling-Juntar Middleware de mineração de texto inclui o seguinte módulo SDK Summarização de texto Middleware: Middleware de resumo de texto pode extrair o conteúdo de texto, extração automática de um artigo longo para a sentença de chave e o parágrafo principal, e constituir um resumo. Ling-adinam a middleware de resumo de texto não só pode gerar um processo coerente para um resumo do documento, mas também remover a redundância e gerar um resumo conciso; Os usuários podem definir livremente o comprimento do resumo, porcentagem e outros parâmetros; Este middleware suporta o processamento de inglês e chinês, e a velocidade de processamento até 20 textos por segundo. Classificação de texto Middleware: De acordo com a literatura por tipo de conteúdo, a classificação de texto Middlewarecan ser usada para classificação de notícias, categorização dos perfis, classificação de correio, classificação de documentos do escritório, classificação de área e muitas outras aplicações. Esse middleware realiza uma classificação de vários níveis, e a taxa de classificação é de até 100 textos por segundo, a precisão média de 90% ou mais, e também pode ser classificada em inglês e classificação mista chinesa. Texto clustering middleware: O agrupamento de texto pode ser considerado o mais importante problema de aprendizagem não supervisionado, lida de encontrar uma estrutura em uma coleção de dados sem rotas. Um cluster é, portanto, uma coleção de objetos que são "semelhantes" entre eles e são "dissimilares" para os objetos pertencentes a outros clusters. Pode ser usado na geração automática de hot tópico, rastreamento de eventos, análise visual de dados e muitos outros aplicativos. Ling-Junte usa a tecnologia semântica central, não apenas rápida, mas precisa. Também pode obter automaticamente a tendência evolutiva entre os clusters. Filtragem de texto Middleware: O Middleware de Filtragem de Texto pode identificar rapidamente as informações necessárias a partir de grande quantidade de texto e pode ser usado na informação inteligente de informações e auditoria de conteúdo ou outros campos. Ling-Junte Combina o método de filtragem baseada em regras e filtragem baseada em aprendizagem. A taxa média de precisão é superior a 90%. Os usuários têm a flexibilidade de definir as regras para campos diferentes.

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