进行分词造句

• 不规则动词各有与之对应的非进行分词。
• 这些分词器用于对包含下列语言的文档进行分词：
• 另外，本文所描述的汉语自动分词模块已可以在基于命令行的情况下，进行分词处理。
• 汉语自动切分，又称汉语自动分词，主要是通过扫描取文本的一部分同词典比较进行分词。
• 传统的中文文本聚类方法需要对高维向量进行处理,有对中文文本需要进行分词处理等困难。
• 对中文文本进行分析的一个前提条件是对中文文本进行分词处理，中文分词也是进行中文信息处理的一个难点。
• 可将新闻、信息和产品等的标题和内容进行分词并建立全文检索，既可获得准确的搜索结果又可获得极快的相应速度。
• 该系统利用汉语词库进行分词，并且根据语音学研究的成果建立了语音规则，对汉语中的某些常见语音现象进行了处理。
• 2.注音命令可在一分钟内为上万个汉字自动注音，同时进行分词、处理多音字、轻声、儿化音、自动加入隔音符和连字符。
• 在这种模型之上,可以利用文本当中任意匹配的短语来定义文本之间的近似程度,避免了对中文文本进行分词以及处理高维向量等问题。
• 由于ICTCLAS 3.0共享版只支持GBK编码，因此，如果是UTF-8编码的字符串，可以先用PHP的iconv函数转换成GBK编码，再用phpcws_split函数进行分词处理，最后转换回UTF-8编码。
• 包括中文语音处理和语音合成，利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换，语音合成通过查询中文语音库得到语音。
• 例如，中文里的词与词之间不存在分隔符，因此必须先进行分词，而英文中的词存在很多变形，比如“compute”就存在“computes”、“computing”、“computed”等多种变形，应先进行词根还原。
• 对朴素贝叶斯理论作为中文邮件过滤技术进行了分析改进,邮件预处理后,对其进行分词处理,利用基于依赖性的粗糙集最优属性约简方法来对邮件集进行特征维数压缩。
• 搜索引擎首先将网页进行分词，分词完成后可以得到词的数量N和文章长度L，从大量文章的统计中发现文章的长度L和词的数量N两个数字之间存在一定的分布关系，一般而言L/N界于4至8之间，均值大约在5-6之间。
• 首先，文本进行分词，并转换为一列由词性标记所组成的序列；然后使用马尔可夫模型，利用人工标注数据库训练词语连接处词性标注序列的概率分布和连接类型序列的距离信息，得到输入的词性标记序列对应的具有最大似然概率的连接类型序列，最后利用后处理规则进行适当的纠错。
• 在英语中，非进行分词的构成形式是在规则动词后加字母ed(若规则动词最后一个字母是e，则只在其后加d)；若规则动词以辅音字母+y结尾，则去y加ied；若规则动词是闭音节(由辅音、一元音字母和一辅音字母依次组成)或其最后一个音节是重音闭音节，则在其后重复最后一个辅音字母再加ed构成非进行分词。