当先锋百科网

首页 1 2 3 4 5 6 7

LingPipe 是公司开发的一款自然语言处理开源Java软件包,目前最高版本是4.0.1

LingPipe的优势是:

  • 比较全面的覆盖自然语言处理的各个分支,文本分词,聚类,语义情感分析,领域知识学习等等
  • 具有全套在research上免费的源码,样列代码,测试代码(商业与非商业均同一套代码),并且文档详细,对于其中模型所参考的论文都引用出来,适合研究学习.
  • 作为相对开源资源缺少的领域,项目一直持续更新中.

包含的模块:

  • 主题分类(Top Classification) : 基于文本语言模型训练,归类
  • 命名实体识别(Named Entity Recognition):基于first-best, n-best and per-entity confidencemodes识别,以及训练与评估识别器
  • 聚类(Clustering): 基于single-link andcomplete-link多层聚类,包裹一些聚类评估技术
  • 词性标注(Part-of Speech Tagging):
  • 句题检测(Sentence Detection):
  • 拼写更正(Spelling Correction):基于"你要找的是"风格的检查引擎
  • 数据库文本挖掘(Database Text Mining)
  • 字符串比较(String Comparison) :基于距离与相似度测量,包括权重距离,TF/IDF距离,Jaccard distance, Jaro-Winkler distance,等
  • 兴趣短语检测(Interseting Phrase Detection)
  • 字符语言建模(Character Language Modeling)
  • 中文分词(Chinese WordSegmentation)基于空格分割类似训练库,机器学习,发现认知新词
  • 数据库文本挖掘(Database Text Mining)
  • 情感分析(Sentiment Analysis)基于文本聚类
  • 断字识音(Hyphenation and Syllabification)
  • 语言辨别(Language Identification)
  • 奇异值分解(Singular Value Decomposition)
  • 逻辑回归 (Logistic Regression)
  • 期望最大化(Expectation Maximization)
  • 词义排歧(Word Sense Disambiguation)

LingPipe包含资源:

  • Papaer&language material :source,介绍中均包含有所引用资源

目前个人应用LingPipe包中的中文分词,结合情感分析模块研究中文情感检测与辨别。API接口均已高度概括化,便于快速实现,不过所运用的算法需要详尽的分析。

Res: http://www.vanjor.org/blog/2010/11/lingpipe/