锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

plda 文本分析

经验分享睿知

中文文本分类THUCTC:一个高效的中文文本分类工具 ， 提供高效的中文文本特征提取、分类训练和测试功能 。中文形态学分析THULAC:一个高效的中文形态学分析工具包包括中文分词和词性标注 ， Rackownledgement which package最近我们实验室编译发布了一批开源的NLP工具包，在这里列出，欢迎使用它们 。
1、为何PLDA面对神经网络依然坚挺?的确，在今年的is论文中，iv的论文仍然占到了全国的一半以上，E2E的论文只是少数，而且无论我们的实验还是评测，iv的效果都更好 。这让我想知道E2E应该怎么做 。我之前问过大卫和丹波维一些问题 ， 他们给了我一个建议:“永远不要有一个健康的数据，这是行不通的 。我是mnotsurehowmuchbutithink 1000小时的服务 。";
【plda 文本分析】这说明数据量对构造NN的作用很大，和iv需要的训练集的量是不一样的 。另一点是E2E的做法 。在今年的is中，David在一篇论文中提到，训练集中的短语音(小于5秒)应该被淘汰 ， 这也比iv的做法更加严格 。当然，这是可以理解的 。太短的语音可能会对训练分类器NN产生负面影响 ， kaldi的SRE16代码中确实存在这一步 。
2、文件的扩展名一共有多少种?n.napnaplps)(能量学) 。nbtext) 。ncgraphics(netcdf) 。数控机床(CAMS) 。nccCNC(计算机数字控制)控制) 。ncdNortonChangeDirectorysupport) 。ndbnetworkdatabase(IntellicomCompex) 。ndxindex) 。新光栅(AtariNeochrome) 。net network configuration/info(NortonGuide) 。nlxform(FormWorx3.0) 。npprojectschedule(Nokia planner)(visual planner 3 . x). npisourcefordgen . exeintepreter(dbaseaapplicationgenerator) 。nstmusic(噪声跟踪器.
3、rackownledgement哪个package最近我们实验室整理发布了一批开源的NLP工具包，在此列出 。欢迎使用它们，以后不定期更新 。2016年3月31日更新，THULAC中增加了一个Python分词器，欢迎使用 。中文形态学分析THULAC:一个高效的中文形态学分析工具包包括中文分词和词性标注，已经提供了C、Java、Python版本 。中文文本分类THUCTC:一个高效的中文文本分类工具，提供高效的中文文本特征提取、分类训练和测试功能 。

    推荐阅读


    上一篇：方差分析中的标准差,单因素方差分析标准差怎么解读

    下一篇：fh2