| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
static <E extends Enum<E>> |
Viterbi.computeEnum(List<EnumItem<E>> roleTagList,
TransformMatrixDictionary<E> transformMatrixDictionary)
标准版的Viterbi算法,查准率高,效率稍低
|
static <E extends Enum<E>> |
Viterbi.computeEnumSimply(List<EnumItem<E>> roleTagList,
TransformMatrixDictionary<E> transformMatrixDictionary)
仅仅利用了转移矩阵的“维特比”算法
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| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
protected EnumItem<E> |
EnumItemDictionary.createValue(String[] params) |
protected EnumItem<E>[] |
EnumItemDictionary.loadValueArray(ByteArray byteArray) |
protected abstract EnumItem<E> |
EnumItemDictionary.newItem()
代理new EnumItem
|
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
protected void |
EnumItemDictionary.saveValue(EnumItem<E> item,
DataOutputStream out) |
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
protected EnumItem<NR> |
NRDictionary.newItem() |
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
protected void |
NRDictionary.onLoaded(TreeMap<String,EnumItem<NR>> map) |
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
protected EnumItem<NS> |
NSDictionary.newItem() |
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
protected EnumItem<NT> |
NTDictionary.newItem() |
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
static List<EnumItem<NR>> |
PersonRecognition.roleObserve(List<Vertex> wordSegResult)
角色观察(从模型中加载所有词语对应的所有角色,允许进行一些规则补充)
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| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
static List<NR> |
PersonRecognition.viterbiCompute(List<EnumItem<NR>> roleTagList)
维特比算法求解最优标签
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static List<NR> |
PersonRecognition.viterbiComputeSimply(List<EnumItem<NR>> roleTagList)
简化的"维特比算法"求解最优标签
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| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
static List<EnumItem<NS>> |
PlaceRecognition.roleTag(List<Vertex> vertexList,
WordNet wordNetAll) |
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
static List<NS> |
PlaceRecognition.viterbiExCompute(List<EnumItem<NS>> roleTagList)
维特比算法求解最优标签
|
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
static List<EnumItem<NT>> |
OrganizationRecognition.roleTag(List<Vertex> vertexList,
WordNet wordNetAll) |
| 限定符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
static List<NT> |
OrganizationRecognition.viterbiExCompute(List<EnumItem<NT>> roleTagList)
维特比算法求解最优标签
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