Это приложение для Linux под названием gse, последнюю версию которого можно загрузить как v0.80.2.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием gse с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
GSE
ОПИСАНИЕ
Перейти на эффективную многоязычную NLP и сегментацию текста; поддержка английского, китайского, японского и других языков. Gse реализует jieba с помощью golang, и попробуйте добавить поддержку NLP и другие функции. Поддержка общего режима, поисковой системы, полного режима, точного режима и режима HMM с несколькими режимами сегментации слов. Поддержка пользовательского и встроенного словаря, маркировка частей речи / POS, анализ информации о сегментах, остановка и обрезка слов. Поддержка многоязычности: английский, китайский, японский и другие. Поддержка традиционного китайского языка. Поддержка вырезанного текста HMM с использованием алгоритма Витерби. Поддержка НЛП от TensorFlow (в работе). Распознавание именованных сущностей (в работе). Поддержки с эластичным поиском и блеве. запустить службу JSON RPC.
Особенности
- Поддержка общего режима, поисковой системы, полного режима, точного режима и режима HMM с несколькими режимами сегментации слов.
- Поддержка многоязычности: английский, китайский, японский и другие
- Поддержка традиционного китайского
- Поддержка вырезанного текста HMM с использованием алгоритма Витерби
- Поддержка НЛП от TensorFlow (в работе)
- Распознавание именованных объектов (в работе)
Язык программирования
Go
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/gse.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.