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Mar 12, 2014
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Nov 14, 2014
Nov 16, 2014
Mar 12, 2014
Mar 21, 2014
Mar 25, 2014
Mar 12, 2014
Mar 12, 2014
Mar 12, 2014
Nov 16, 2014

README.md

FudanNLP (FNLP)

2018.12.16 我们很高兴发布了FudanNLP的后续版本,一个全新的自然语言处理工具FastNLP。FudanNLP不再更新。

2018.12.16 We are delighted to announce a new brand toolkit FastNLP, a major update of the FudanNLP. The FudanNLP is no longer updated.

====

介绍(Introduction)

FNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包,也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。 本工具包及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。

FNLP is developed for Chinese natural language processing (NLP), which also includes some machine learning algorithms and [DataSet data sets] to achieve the NLP tasks. FudanNLP is distributed under LGPL3.0.

If you're new to FNLP, check out the Quick Start (使用说明) page.

原FudanNLP项目地址:http://code.google.com/p/fudannlp

功能(Functions)

	信息检索: 文本分类 新闻聚类
	中文处理: 中文分词 词性标注 实体名识别 关键词抽取 依存句法分析 时间短语识别
	结构化学习: 在线学习 层次分类 聚类

[ChangeLog 更新日志(ChangeLog)]
[性能测试(Benchmark)] (Benchmark) [开发计划(Development Plan)] (DevPlan) 开发人员列表(Developers)

Demos

你可以通过试用下面的网站来测试部分功能。 You can also use the following site to check the partial functionality. Demo Website(演示网站)

有遇到FNLP不能处理的例子,请到这里提交: 协同数据收集

有问题请查看FAQ或到 QQ群(253541693)讨论。

使用(Usages)

FNLP入门教程

除了源码文件,还需要下载FNLP模型文件。由于模型文件较大,不便于存放在源码库之中,请至Release页面下载,并将模型文件放在“models”目录。

  • seg.m 分词模型
  • pos.m 词性标注模型
  • dep.m 依存句法分析模型

欢迎大家提供非Java语言的接口。

引用(Citation)

If you would like to acknowledge our efforts, please cite the following paper. 如果我们的工作对您有帮助,请引用下面论文。

	Xipeng Qiu, Qi Zhang and Xuanjing Huang, FudanNLP: A Toolkit for Chinese Natural Language Processing, In Proceedings of Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2013.*


	@INPROCEEDINGS{Qiu:2013,
	author = {Xipeng Qiu and Qi Zhang and Xuanjing Huang},
	title = {FudanNLP: A Toolkit for Chinese Natural Language Processing},
	booktitle = {Proceedings of Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics},
	year = {2013},
	}

这里 或 [DBLP](http://scholar.google.com/citations?sortby=pubdate&hl=en&user=Pq4Yp_kAAAAJ&view_op=list_works Google Scholar] 或 [http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/pers/hd/q/Qiu:Xipeng.html) 可以找到更多的相关论文。

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