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基于隐马尔科夫模型的分词标注程序，使用PASCAL语言编写,Hidden Markov Model-based sub-word tagging procedures, using the PASCAL language
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基于隐马尔科夫模型的分词，标注，词法分析的资料,Hidden Markov Model-based sub-word tagging information
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CRF1.2，条件随机场软件包，很好用很流行的一个文本分类软件，可以用于自然 语言的处理，标签，分类，词性发现，用户只需要着重构造特征函数既可以，实验结果和应用表明crf要优于隐马尔科夫模型。实现环境为java语言。-CRF1.2, conditions package with the airport, very good very popular with a text classification software, can be used in natural language proc
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利用隐马尔可夫模型实现词性标注。此为无监督模型。 内含语料库和测试集。方便大家学习。-The use of Hidden Markov Model to achieve part of speech tagging. This is no oversight model. Corpus and the test set contains. To facilitate them to learn.
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imdict-chinese-analyzer 是 imdict智能词典 的智能中文分词模块，算法基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，是中国科学院计算技术研究所的ictclas中文分词程序的重新实现（基于Java），可以直接为lucene搜索引擎提供简体中文分词支持。-imdict-chinese-analyzer is a smart imdict Chinese Dictionary smart module segmentation algorithm
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基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究：本文针对线性模型在语音识别中的不足, 进行了隐马尔可夫模型(HMM)在
语音单字识别中的研究,主要对观察输出概率求解、 最佳状态序列寻找、 参数估计和
模型参数的选择进行了探讨.-Based on hidden Markov model speech word recognition: the lack of the linear model in speech recognition, hidden Markov model (HMM) speec
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