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Ljparser. Classifica e riepilogo

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Ljparser. Descrizione

LJParser è una suite completa di strumenti progettati per offrire moduli potenti tra cui la ricerca preciso per più lingue, nuova rilevazione parole, riepilogo di testo, parole chiave di estrazione, ecc Caratteristiche principali: cinese parola segmentazione SDK Modulo: cinese parola segmentazione SDK modulo può essere testi divisi in lingua cinese, che è il nucleo essenziale di componenti di elaborazione dati cinesi. Questo utilizza la tecnologia condizionale campo a caso (vedi come CRF) del modello, e la parola la precisione di segmentazione vicino al 99%, con l'alta precisione, velocità, capacità di adattamento e di forte vantaggio. Le caratteristiche includono: la segmentazione del grano regolabile grado di fusione. Più di 20 dizionari specifici del settore per supportare dizionari definiti dall'utente. POS Tagging SDK Modulo: POS etichettatura SDK Modulo della lingua cinese può etichettare automaticamente parte del discorso, si può davvero capire l'ambiente in lingua cinese e sarà automaticamente parole lable, come "costruire" "sostantivo" etichettati o "verbo." Ling-registrazione utilizzando il modello condizionale a caso, un POS precisione di etichettatura vicino al 99%, con elevata precisione, velocità, capacità di adattamento e di altro vantaggio forte. entità Riconoscimento di cinese di nome, tra persone, luoghi e organizzazioni SDK Modulo: riconoscimento dei soggetti cinese di nome, tra persone, luoghi e organizzazioni SDK modulo può trovare automaticamente i nomi nascosti, nomi di luoghi, nomi di organizzazione in cinese, come una profonda conoscenza della lingua e della previsione, queste parole non hanno bisogno di essere nel dizionario. Ling-Iscriversi utilizzando il modello condizionale Campo a caso, che ha il 97% di precisione di riconoscimento, e la velocità di 10 m / s, può essere costruito su questa base, una serie di statistiche e una varietà di applicazioni. estrazione di parola chiave da documenti SDK Modulo: Chiave estrazione dai documenti SDK modulo è in grado di cogliere appieno l'idea centrale dell'articolo, in base al contenuto semantico estratto dell'articolo per conto di un certo numero di parole o frasi. risultati rilevanti possono essere utilizzati per la lettura affinare, interrogare semantica e la congruenza veloce. Questo modulo basato modello di linguaggio statistico semantica, i documenti trasformati non sono limitati nei settori dell'industria, ed è in grado di identificare le parole più nuove. l'uscita segnerà con il peso delle parole estrazione automatica dei termini di dominio SDK Modulo: estrazione automatica dei termini di dominio SDK modulo è un potente weapen di analisi della letteratura professionale. E 'sulla parte superiore della tecnologia di estrazione di parole chiave, ma anche combina la letteratura professionale per il bordo massima del modello di riconoscimento, che può toccare efficacemente la terminologia utilizzata nel letteratura. SDK modulo analisi lessicale Inglese: SDK modulo analisi lessicale inglese è il componente principale essenziale per l'elaborazione dell'informazione inglese, che contengono POS tagging, riconoscimento dei soggetti nominati, tra persone, luoghi e organizzazioni. Con alta precisione, velocità, capacità di adattamento e di forte vantaggio, questo modulo combinato la probabilità di un modello di combinazione e di apprendimento automatico. SDK Modulo analisi lessicale Giapponese: SDK modulo analisi lessicale giapponese è il componente principale essenziale per l'elaborazione dell'informazione giapponese, che contengono POS tagging, riconoscimento dei soggetti nominati, tra persone, luoghi e organizzazioni. Ling-registrazione utilizzando il modello condizionale Campo a caso, con l'alta precisione, velocità, capacità di adattamento e di forte vantaggio, la precisione di parola vicino al 99%, e l'accuratezza POS etichettatura quasi il 98%. Text Mining Middleware: Text Mining Middleware comprende il testo analizzato moduli minerarie, sottosistemi e interfacce API, che può essere perfettamente integrato in varie applicazioni client complesse. Questo middleware è compatibile con Windows, Linux, FreeBSD e altri sistemi operativi diversi. Ling-Join Text Mining Middleware comprende le seguenti SDK modulo Testo riepilogo Middleware: Text Summarization Middleware può estrarre il contenuto del testo, l'estrazione automatica da un lungo articolo alla frase chiave e al paragrafo fondamentale e costituire un riepilogo. Il middleware di riepilogo del testo Ling-join-join non può solo generare un processo coerente per un riepilogo del documento, ma rimuovere anche la ridondanza e generare un riepilogo conciso; Gli utenti possono liberamente impostare la lunghezza del riepilogo, percentuale e altri parametri; Questo middleware supporta l'elaborazione della lingua inglese e cinese e la velocità di elaborazione fino a 20 testi al secondo. Text Classificazione Middleware: Secondo la letteratura dal tipo di contenuto, la classificazione del testo Middlewarecan può essere utilizzato per la classificazione delle notizie, la classificazione dei profili, la classificazione della posta, la classificazione del documento dell'ufficio, la classificazione dell'area e molte altre applicazioni. Questo middleware esegue la classificazione multi-livello e il tasso di classificazione è fino a 100 testi al secondo, la precisione media del 90% o più, e anche può essere classificata in inglese e classificazione mista cinese. . Text Clustering Middleware: Il clustering del testo può essere considerato il più importante problema di apprendimento non rivestito, si occupa di trovare una struttura in una raccolta di dati senza etichetta. Un cluster è quindi una raccolta di oggetti che sono "simili" tra loro e sono "dissimili" agli oggetti appartenenti ad altri cluster. Può essere utilizzato nella generazione automatica di argomento caldo, monitoraggio degli eventi, analisi visiva dei dati e molte altre applicazioni. Ling-join utilizza la tecnologia semantica principale, non solo veloce ma accurato. Può anche ottenere automaticamente la tendenza evolutiva tra cluster. Middleware di filtraggio del testo: Il middleware di filtraggio del testo è possibile identificare rapidamente le informazioni richieste da una grande quantità di testo e possono essere utilizzate in Information Intelligent Filter and Content Audit o altri campi. Ling-join combina il metodo del filtraggio basato su regola e il filtraggio basato sull'apprendimento. Il tasso medio di precisione è superiore al 90%. Gli utenti hanno la flessibilità per impostare le regole per diversi campi.

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