基于条件随机场CRFs的中文词性标注方法caj

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结巴分词早期版本。 * 结巴分词(java版) jieba-analysis 首先感谢jieba分词原作者[[https://github.com/fxsjy][fxsjy]]，没有他的无私贡献，我们

国标863词性标注集，ltp使用的词性标注集，有利于自然语言处理的分析。

词性标注工具有一个models文件夹，该文件夹下有两种类型的问价：.tagger类型和.props类型。其中.tagger类型的文件是词性标注训练出来的模型文件，.props类型是其对应的proper

英文词性标注训练数据。

将需要分词进行词性标注的句子存放在corpus文本文件（自建）中，最好是每句话存为一行。注：corpus文件需放在代码所在文件夹里。运行代码，自动生成一个outcome文本文件，分词词性标注结果就在此

关系数据有两个特征:第一,我们希望建模的实体之间存在统计依赖关系;第二,每个实体通常都有一组丰富的特性,可以帮助分类;图模型是一种利用实体间依赖结构的自然形式。

条件随机场的ppt，讲得比较详细 对研究条件随机场有一定的帮助

用于遥感影像分类的复合核条件随机场

为了提高网络系统中常用的用户名/密码身份鉴别系统的安全性，提出基于用户击键特征的二次身份鉴别方案。该方案在现有的用户名/密码认证方案上加入基于条件随机场的击键特征建模和识别步骤，并在理论上对该方案作了