LjParser. Eine Entwicklungsplattform für Websuche und Bergbau.
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LjParser. Beschreibung

LjParser ist eine komplette Suite von Tools, die Sie mit leistungsstarken Modulen bieten, einschließlich der präzisen Suche nach mehreren Sprachen, neuen Wörtern, Text-Zusammenfassung, Schlüsselwörter-Extraktion usw. Haupteigenschaften: Chinesische Wortsegmentierung SDK-Modul: Chinesisches Word-Segmentierung SDK-Modul kann teilen Texte chinesische Sprache aufgeteilt werden, was der wesentliche Kern chinesischer Informationsverarbeitungskomponenten ist. Dies nutzt die bedingte Zufallsfeldtechnologie (siehe CRF) -Modell, und die Wortsegementationsgenauigkeit nahe 99% mit hoher Genauigkeit, Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und starker Vorteil. Eigenschaften umfassen: Kornsegmentierung einstellbarer Fusionsgrad. Mehr als 20 branchenspezifische Wörterbücher, um benutzerdefinierte Wörterbücher zu unterstützen. POS-Tagging SDK-Modul: POS SDK Modul der chinesischen Sprache Tagging automatisch Teil der Sprache Tagging kann, kann es wirklich die chinesische Sprache Umwelt verstehen und es wird automatisch lable Wörter wie Aufbau markiert Substantiv oder Verb. Ling-Join mit bedingten Random-Modell, einer POS-Taggengenauigkeit nahe 99%, mit hoher Genauigkeit, Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und einem anderen starken Vorteil. Anerkennung chinesischer Genehmigungen, einschließlich Personen, Standorte und Organisationen SDK-Modul: Anerkennung chinesischer genannter Entitäten, einschließlich Personen, Standorte und Organisationen SDK-Modul können automatisch die verborgenen Namen, Ortsnamen, Organisationsnamen auf Chinesisch erfahren, als tiefes Verständnis der Sprache und Vorhersage, diese Wörter müssen nicht sein im Wörterbuch. Ling-Join mit dem bedingten Zufallsfeldmodell mit 97% iger Erkennungsgenauigkeit, und die Geschwindigkeit von 10 m / s kann auf dieser Basis, einer Vielzahl von Statistiken und einer Vielzahl von Anwendungen aufgebaut werden können. Keyword-Extraktion von Dokumenten SDK-Modul: Die Keyword-Extraktion von Dokumenten SDK-Modul ist in der Lage, die zentrale Idee des Artikels vollständig zu erfassen, basierend auf dem extrahierten semantischen Inhalt des Artikels im Auftrag einer Anzahl von Wörtern oder Sätzen. Relevante Ergebnisse können verwendet werden, um das Lesen, semantische Abfrage und schnelles Matching zu verfeinern. Dieses modistische modust basierende semantische statistische Sprachmodell, die verarbeiteten Dokumente sind in den Industriefeldern nicht eingeschränkt, und es kann die neuesten Wörter identifizieren. Der Ausgang markiert mit dem Gewicht von Wörtern Automatische Extraktion der Domain-Nutzungsbedingungen SDK-Modul: Automatische Extraktion der Domain-Begriffe SDK-Modul ist ein leistungsstarker Wege der professionellen Literaturanalyse. Es liegt auf der TOP von der Keyword-Extraktionstechnologie, kombiniert aber auch die professionelle Literatur für die maximale Kante des Erkennungsmodells, die die in der Literatur erscheint effektiv tippen kann. English Lexical Analysis SDK-Modul: English Lexical Analysis SDK-Modul ist die wesentliche Kernkomponente für die englische Informationsverarbeitung, die POS-Tagging, Anerkennung benannter Entitäten enthält, einschließlich Personen, Standorte und Organisationen. Mit hoher Genauigkeit, Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und starker Vorteil kombinierte dieses Modul die Wahrscheinlichkeit eines Kombinations- und Maschinenlernmodells. Japanische lexikalische Analyse SDK-Modul: Japanisches Lexikalanalyse SDK-Modul ist die wesentliche Kernkomponente für die japanische Informationsverarbeitung, die POS-Tagging, Anerkennung benannter Entitäten, einschließlich Personen, Standorte und Organisationen, enthält. Ling-Verbindung mit dem bedingten Zufallsfeldmodell mit der hohen Genauigkeit, Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und dem starken Vorteil, der Wortgenauigkeit nahe 99% und die POS-Taggengenauigkeit fast 98%. Text Mining-Mittlererwarner: Text Mining Middleware enthält das Text analysierte Mining-Module, Subsysteme und API-Schnittstellen, die nahtlos in verschiedene komplexe Clientanwendungen integriert werden können. Diese Middleware ist mit Windows, Linux, FreeBSD und anderen verschiedenen Betriebssystemen kompatibel. Ling-Join-Text Mining Middleware enthält das folgende SDK-Modul Text Summarisierung Middleware: Text Summarization Middleware kann den Textinhalt, die automatische Extraktion aus einem langen Artikeln in den Schlüsselsatz und den Schlüsselabsatz extrahieren und eine Zusammenfassung darstellen. Ling-Join-Text Summarisierung Middleware kann nicht nur einen kohärenten Prozess für eine Zusammenfassung des Dokuments erstellen, sondern auch die Redundanz entfernen und eine kurze Zusammenfassung erzeugt. Benutzer können die Länge der Zusammenfassung, den Prozentsatz und andere Parameter frei einstellen. Diese Middleware unterstützt die englische und chinesische Sprachverarbeitung und die Verarbeitungsgeschwindigkeit bis zu 20 Texte pro Sekunde. Textklassifizierung Middleware: Laut der Literatur durch Inhaltstyp, Textklassifizierung Middlewarecan für die Nachrichtenklassifizierung, die Kategorisierung der Profile, die E-Mail-Klassifizierung, die Klassifizierung der Postklassifizierung, die Klassifizierung, die Bereichsklassifizierung und viele andere Anwendungen. Diese Middleware führt eine Multi-Level-Klassifizierung durch, und die Klassifizierungsrate beträgt bis zu 100 Texte pro Sekunde, die durchschnittliche Genauigkeit von 90% oder mehr, und es kann auch in englischer und chinesischer Mischklassifizierung klassifiziert werden. Text Clustering Middleware: -Text-Clustering kann als das wichtigste unbeaufsichtigte Lernproblem angesehen werden, es befasst sich mit der Suche nach einer Struktur in einer Sammlung von nicht beschreienen Daten. Ein Cluster ist daher eine Sammlung von Objekten, die zwischen ihnen "ähnlich" sind und den Objekten anderer Clustern "unähnlich" sind. Es kann in der automatischen Erzeugung von heißem Thema, Ereignisverfolgung, visueller Analyse von Daten und vielen anderen Anwendungen verwendet werden. Ling-Join verwendet die Kernsemantik-Technologie, nicht nur schnell, sondern genau. Es kann auch den evolutionären Trend zwischen den Clustern automatisch erhalten. Textfilterung Middleware: Textfilter-Middleware kann die erforderlichen Informationen schnell aus großer Textmenge erkennen und können in der Information intelligenter Filter- und Inhaltsprüfung oder in anderen Bereichen verwendet werden. Ling-Join kombiniert das Verfahren der regelbasierten Filterung und lernbasierter Filterung. Die durchschnittliche Genauigkeitsrate beträgt mehr als 90%. Benutzer haben die Flexibilität, die Regeln für verschiedene Felder festzulegen.

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