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Matrix67:漫话中文分词算法

文章转载自:我爱自然语言处理 记得第一次了解中文分词算法是在Google 黑板报上看到的,当初看到那个算法时我彻底被震撼住了,想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。最近在詹卫东老师的《中文信息处理导论》课上 再次学到中文分词算法,才知道这并不是中文分词算法研究的全部,前前后后还有很多故事可讲。在没有建立统计语言模型时,人们还在语言学的角度对自动分词进 行研究,期间诞生了很多有意思的理论。 中文分词的主要困难在于分词歧义。“结婚的和尚未结婚的”,应该分成“结婚/的/和/尚未/结婚/的”,还是“结婚/的/和尚/未/结婚/ 的”?人来判断很容易,要交给计算机来处理就麻烦了。问题的关键就是,“和尚未”里的“和尚”也是一个词,“尚未”也是一个词,从计算机的角度看上去,两 者似乎都有可能。对于计算机来说,这样的分词困境就叫做“交集型歧义”。 有时候,交集型歧义的“歧义链”有可能会更长。“中外科学名著”里,“中外”、“外科”、“科学”、“学名”、“名著”全是词,光从词库的 角度来看,随便切几刀下去,得出的切分都是合理的。类似的例子数不胜数,“提高产品质量”、“鞭炮声响彻夜空”、“努...

阿里妈妈图像识别刷新世界最好成绩,识别虚假推广信息准确率超95%

日前,阿里妈妈图像团队的OCR(图中文字识别)技术刷新了ICDAR Robust Reading竞赛数据集的全球最好成绩,并大幅超越第二名。Robust Reading竞赛是当前OCR技术领域全球最具影响力的比赛。这也是继阿里巴巴图像搜索领军人物华先胜获得ACM(美国计算机协会)“杰出科学家”称号之后,阿里的图像识别技术再一次登上国际顶尖舞台。 图. ICDAR Robust Reading Challenge 1 end-to-end官方成绩 借助这一领先的OCR技术,阿里妈妈图像团队能够以95%的超高准确率识别图中违规文字信息,有效过滤商家恶意推广,维护消费者权益。2015年,阿里妈妈累计屏蔽了4600万条恶意推广。 OCR是计算机视觉领域的经典问题,长久以来,一直受到学术界和工业界的持续关注。在工业界,Google、Mic

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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