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基于语料库的分析,语料库分析工具

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基于语料图书馆的地名自动识别系统采用基于语料图书馆的方法，语料图书馆的基本特征语料图书馆有三个特征 ， ⒈ 语料图书馆 。2.语料图书馆是承载语言知识的基础资源，但不代表语言知识；3.现实语料需要加工(分析并加工)才能成为有用的资源 。

1、百度是如何实现中文切词的呢大规模中文文本处理中的自动分词和标注技术互联网网络通信技术和海量存储技术的发展，加快了信息流通的速度 ， 形成了大规模的真实文本数据库 。这些信息具有规模大、实时性强、内容分布广、格式灵活等特点 ， 迫使人们考虑新的语言信息处理理论和技术 。目前，传统的语言信息处理方式发生了明显的变化 。主要表现在:处理对象从少量的例句到大规模的真实文本；处理方法是从完全语法分析到部分语法分析；加工范围从典型领域到开放实用领域 。

包括汉字信息处理和中文信息处理 。近年来，在汉字信息处理取得巨大进展的基础上，中文信息处理也开展了一系列探索性的工作 。由于汉语特有的诸多困难，如词界标记、形态标记的缺失，词性分类和词性归类的复杂性，作为汉语信息处理基础工程的分词、词性标注和语义标注面临着如何适应这些理论、方法和工具的变化的问题 。
2、计算语言学中的语义域:语义丰富域在2005年计算语言学学会(ACL)年会上 ， ACL授予MartiuKay终身成就奖 。在他的获奖感言中，他谈到了计算语言学和自然语言处理(NLP)的区别 。计算语言学是关于使用计算机来研究语言学理论，而NLP侧重于文本处理应用工程 。因此，计算语言学是一门学科，NLP是其所有技术含义的集合 。计算语言学是普通语言学的一个分支 ， NLP更准确地说是一个工程问题 。

3、语言学研究怎么保证 语料的覆盖面【基于语料库的分析,语料库分析工具】这个问题归根结底体现了生成语言学研究中的一个矛盾:一方面，生成句法的研究对象是只存在于每个人头脑中的ilanguage ， 而不是存在于社会中的elanguage现象；但同时，我们的研究方法并不允许我们系统可靠地研究一个特定人的语言能力 。为了得到可靠的语言现象总结 ， 我们需要分析大量语料进行大规模的实验研究 。对于一些非常重视“理论纯粹性”的生成语言学家来说，语言学的研究对象一旦上升到一个人以上，就不再是对ilanguage的研究了 。

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