tagger 的 cutoff

2024-09-06

python 自然语言处理（六）____N-gram标注

1.一元标注器(Unigram Tagging) 一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标注符分配最有可能的标记.例如:它将分配标记JJ给词frequent,因为frequent用作形容词更常见.一元标注器的行为与查找标注器相似,建立一元标注器的技术,称为训练.在下面的代码例子中,“训练”一个一元标注器,用它来标注一个句子,然后进行评估. >>> from nltk.corpus import brown >>> brown_tagged_sents=brown.ta

单词拼写检查之cutoff距离

前言 cutoff是一个比较冷门的概念,相比于DP经典算法的编辑距离,cutoff距离只局限于自然语言处理领域.提出cutoff距离的起因很简单,因为经典的编辑距离无法很好地衡量在字符串搜索过程中的编辑距离. 比如我们要对一个错误的字符串进行纠正,我们会用编辑距离去衡量可能正确字符串和错误字符串之间的差异.但是编辑距离有一个很大的问题就是对于自动机匹配过程存在缺陷,在自动机匹配的过程中编辑距离会变得很大.(很明显对于词库比较大的情况,必须要使用自动机)比如hello很有可能是hellx的正确单词

【Unity Shaders】Transparency —— 透明的cutoff shader

本系列主要参考<Unity Shaders and Effects Cookbook>一书(感谢原书作者),同时会加上一点个人理解或拓展. 这里是本书所有的插图.这里是本书所需的代码和资源(当然你也可以从官网下载). ========================================== 分割线 ========================================== 写在前面啦啦啦,终于毕业啦~上个月上任了游戏版版主,感觉在毕业前的一个月又给自己找了不少事.自己还

Cutoff frequency

Cutoff frequency - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Cutoff_frequency In physics and electrical engineering, a cutoff frequency, corner frequency, or break frequency is a boundary in a system's frequency response at which energy flowing through

Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger标记含义

Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger标记含义英文词性标记名称缩写的含义: 使用的是宾州树库的tag集合,具体含义和举例如下表: Tag Description Examples $ dollar $ -$ --$ A$ C$ HK$ M$ NZ$ S$ U.S.$ US$ `` opening quotation mark ` `` '' closing quotation mark ' '' ( opening parenthesis ( [ {

變更 cut-off，termination current，截止電流對 battery capacity 的影響

依之前的經驗 2700mAh 電池 cut-off 由 128 降至 64 mA,充電時間延長 20 分鐘, (128 + 64)/2 = 96 取平均充電流, 96 * (20/60) = 32 mAh 共充進 32mAh, flight mode standby 估計耗 4 mAh, 32 / 4 = 8 小時, 多撐 8 小時.

ROCR包中ROC曲线计算是取大于cutoff还是大于等于cutoff

找到对应的代码如下 .compute.unnormalized.roc.curve function (predictions, labels) { pos.label <- levels(labels)[2] neg.label <- levels(labels)[1] pred.order <- order(predictions, decreasing = TRUE) predictions.sorted <- predictions[pred.order] tp <-

Tagger: Deep Unsupervised Perceptual Grouping

没看论文,但看了介绍视频,简直做了一个小型纪录片. 视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=jfB_lWZA4Qo 中文翻译:http://blog.csdn.net/qq_19828477/article/details/55667816

Python自然语言处理工具小结

Python自然语言处理工具小结作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自

CRF++进行中文分词实例

工具包:https://taku910.github.io/crfpp/#tips 语料:http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/ 安装: 1)下载linux版本CRF++包-----CRF++-0.58.tar.gz,并解压. 2)cd CRF++-0.58 3)./configure 4)sudo make 5)sudo make install 若出现ImportError: libcrfpp.so.0: cannot open shared o

几个比较”有意思“的JS脚本

1.获取内网和公网真实IP地址(引用地址) <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> </head> <body> <h4> Demo for: <a href="https://github.com/diafygi

【NLP】干货！Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.

AI人工智能系列随笔：syntaxnet 初探（1）

人工智能是最近的一个比较火的名词,相信大家对于阿尔法狗都不陌生吧?其实我对人工智能以前也是非常抵触的,因为我认为机器人会取代人类,成为地球乃至宇宙的霸主,但是人工智能带给我的这种冲击,我个人感觉是欲罢不能的,进入正题,网上找了一个人工智能的框架,它的名字叫做syntaxnet ,有兴趣的可以去看看,底层是用C++实现的. 由于人工智能是一个比较新的名词,连我自己接触的也很少:所以也只能带大家一起摸索了,如果园子里有人工智能方面的大牛,还希望多多请教. syntaxnet 官方的解释是:有序的

找到第k个最小元----快速选择

此算法借用快速排序算法. 这个快速选择算法主要利用递归调用,数组存储方式.包含3个文件,头文件QuickSelect.h,库函数QuickSelect.c,测试文件TestQuickSelect. 其中Cutoff可以自己给定,这个当开始给定的数组(或者递归调用产生的子数组)的元素个数<=20个时,采用插入排序.一般认为当元素个数<=20时,插入排序更快.这个20不是固定的,在这附近浮动都可以的. 头文件QuickSelect.h #ifndef QuickSelect_H #define Q

[模拟电路] 2、Passive Band Pass Filter

note: Some articles are very good in http://www.electronics-tutorials.ws/,I share them in the Cnblog so that Chinese hardware engineers can enjoy and learn. ComeFrom:http://www.electronics-tutorials.ws/filter/filter_4.html The cut-off frequency or

stanford corenlp的TokensRegex

最近做一些音乐类.读物类的自然语言理解,就调研使用了下Stanford corenlp,记录下来. 功能 Stanford Corenlp是一套自然语言分析工具集包括: POS(part of speech tagger)-标注词性 NER(named entity recognizer)-实体名识别 Parser树-分析句子的语法结构,如识别出短语词组.主谓宾等 Coreference Resolution-指代消解,找出句子中代表同一个实体的词.下文的I/my,Nader/he表示的是同一个

backup4：数据库自动备份，自动删除备份文件

一:手写TSQL 脚本 1,自动备份每周进行一次Database 的 Full Backup,设置 Schedule Interval 为Weekly use master go ) )+N'.bak' BACKUP DATABASE [TESTDB] TO DISK = @FileName WITH Compression ,INIT ,SKIP ,Format GO 每天进行一次Database的 Differential Backup,设置Schedule Interval 为Daily

OpenNLP：驾驭文本，分词那些事

OpenNLP:驾驭文本,分词那些事作者白宁超 2016年3月27日19:55:03 摘要:字符串.字符数组以及其他文本表示的处理库构成大部分文本处理程序的基础.大部分语言都包括基本的处理库,这也是对文本处理或自然语言处理的前期必要工作.典型代表便是分词.词性标注.句子识别等等.本文所介绍的工具主要针对英文分词,对于英文分词工具很多,笔者经比较Apache OpenNLP效率和使用便捷度较好.另外其针对Java开发提供开源的API.开篇简介OpenNLP的情况,随后介绍6种常用模型,最后针对

【中文分词】二阶隐马尔可夫模型2-HMM

在前一篇中介绍了用HMM做中文分词,对于未登录词(out-of-vocabulary, OOV)有良好的识别效果,但是缺点也十分明显--对于词典中的(in-vocabulary, IV)词却未能很好地识别.主要是因为,HMM本质上是一个Bigram的语法模型,未能深层次地考虑上下文(context).对于此,本文将介绍更为复杂的二阶HMM以及开源实现. 1. 前言 n-gram语法模型 n-gram语法模型用来:在已知前面$n-1$个词$w_1, \cdots, w_{n-1}$的情况下

为什么ReactiveCocoa中推荐使用RACSignal来做信号处理而不是RACSubject

原文解释在这里http://cocoadocs.org/docsets/ReactiveCocoa/0.6.0/ 在标题Creating hot subscribables 底下先贴原文: The easiest way to create hot subscribables is by using RACSubject. Subjects are subscribables you can manually control with -sendNext:, -sendError:, -sen

tagger 的 cutoff

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