LingPipe : 自然语言处理工具包

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来源：伯乐在线 - 刘立华

LingPipe是运用计算机语言学处理文本信息的工具包，可用于如下任务：

• 在新闻中查找人名、组织或位置。

• 自动分类Twitter搜索结果。

• 提供查询的正确拼写建议。

架构

LingPipe的架构是有效的、可扩展的、可重用的、健壮的。亮点包括：

• Java API源码和单元测试；

• 多语种、多域、集成型模式；

• 用新任务的新数据训练；

• n最优统计的置信度估计输出；

• 在线训练；

• 线程安全模型和并发读同步独占写（concurrent-read exclusive-write）解码器；

• 字符编码敏感的I/O。

教程列表

• 主题分类

  通过人物语言模型分类新闻文章。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/classify/read-me.html

• 命名实体识别

  介绍如何运行、训练和评估命名实体识别器。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/ne/read-me.html

• 聚类

  单连接和完整连接的层次聚类器图，包括各种聚类评估技术。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/cluster/read-me.html

• 词性标注

  介绍如何从语料库用标签解析器和处理器训练词性标注器，如何编译模型到磁盘并读取，如何运行并评估第一次最佳、第n次最佳及置信得分标注器（confidence-scored taggers）。

  
  

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/posTags/read-me.html

• 句子检测

  介绍如何使用分块接口检测语句等。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/sentences/read-me.html

• 拼写校正

  类似搜索引擎的拼写检查，介绍如何调整和训练模型。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/querySpellChecker/read-me.html

• 数据库文本挖掘

  第一部分使用MEDLINE引用JDBC填充MySQL数据库。第二部分运行数据库脚本创建表和实体。第三部分介绍如何通过数据库查询做数据库文本挖掘。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/db/read-me.html

• 字符串比较

  介绍如何使用距离和接近措施结束字符串，包括加权编辑距离，TF/IDF距离等。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/stringCompare/read-me.html

• 兴趣短语检测

  从一个语料库中统计显著多字词组和相对的“热词”的提取

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/interestingPhrases/read-me.html

• 人物语言建模

  训练和调整人物语言模型。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/lm/read-me.html

• 中文分词

  介绍了如何细分中文字符成不同的话。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/chineseTokens/read-me.html

• 连接符和音节

  展示了如何从训练数据字典中训练连字符和音节。例如荷兰语、英语和德语。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/hyphenation/read-me.html

• 情感分析

  使用语言模型的分类做电影评论的情感分析。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/sentiment/read-me.html

• 语言识别

  语言识别作为分类问题

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/langid/read-me.html

• 奇异值分解

  使用奇异值分解因子矩阵。解释了如何处理位置值估算、正规化、调优参数设置。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/svd/read-me.html

• 逻辑回归

  介绍了如何为判别标准估计正规化多项式逻辑回归模型。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/logistic-regression/read-me.html

• 期望最大化

  介绍了如何为半监督学习（semi-supervised learning）各种任务使用期望最大化。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/em/read-me.html

• 词义消歧

  词义消歧是根据一个词的上下文确定一个词的含义的过程，用于分类、搜索、聚类等。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/wordSense/read-me.html

• Eclipse

  使用Eclipse IDE编译和测试LingPipe的基本说明。

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/eclipse/read-me.html

开发文档

教程

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/read-me.html

下载

http://alias-i.com/lingpipe/web/download.html

API文档

http://alias-i.com/lingpipe/docs/api/index.html

Demos

http://alias-i.com/lingpipe/web/demos.html

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