“Zhenghua-undergraduate-thesis”的版本间的差异
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3 面向对话文本的浅层语义分析数据 毕业论文 计算机科学与技术, 指定学生 审核意见 导出WORD 已审 | 3 面向对话文本的浅层语义分析数据 毕业论文 计算机科学与技术, 指定学生 审核意见 导出WORD 已审 | ||
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== 网络在线词典数据爬取系统 == | == 网络在线词典数据爬取系统 == | ||
2019年3月8日 (五) 10:23的版本
2019
自然语言句子分析平台实现
周明月 (1527403035)
- 后台：实现分词（global linear model：黄德朋）、词性标注（global linear model）、依存句法分析（待定）
- 前端：javascript ajax【沿用蒋炜在多粒度分词上的代码，python】
汉语新词发现方法研究
李烨秋 (1527405091)
2 自然语言句子分析平台实现 毕业论文 软件工程（嵌入式培养）, 指定学生 审核意见 导出WORD 已审
3 面向对话文本的浅层语义分析数据 毕业论文 计算机科学与技术, 指定学生 审核意见 导出WORD 已审
杨浩苹 (1527405092)
4 网络文本错别字纠正数据标注系统 毕业论文 物联网工程, 指定学生 审核意见 导出WORD 已审
沈嘉钰 (1527407031)
网络在线词典数据爬取系统
陈婷 (1527405034)
Mentor：朱运
- 工作内容（2019.3.8）
- Python有开源的包，爬取网页，尽可能爬所有的词（如何能遍历电子词典中的所有词？）
- 网页正文提取（工具包可以用，自己写正则表达式，根据网页的规则去抽取）
- 归一化：制定一个比较完整的格式，字，词，拼音，词性，词义，例句，解释。
汉语上下位关系词对抽取研究
袁源 (1527405050)
Mentor：陆凯华
- 工作内容（2019.3.8）
- 定义：给定一大堆文本（文档），根据一些规则（模板），去抽取上下位词对（Hearst 1992?）
- bootstrapping：给一些种子上下位对，去找pttern，过滤掉差的模板，更多词对 -> 继续循环