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。 - 命名实体识别
介绍如何运行、训练和评估命名实体识别器。 - 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。 - 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）。 - 句子检测
介绍如何使用分块接口检测语句等。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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 - 人物语言建模
训练和调整人物语言模型。 - 中文分词
介绍了如何细分中文字符成不同的话。 - 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。 - 情感分析
使用语言模型的分类做电影评论的情感分析。 - 语言识别
语言识别作为分类问题 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - Eclipse
使用 Eclipse IDE 编译和测试 LingPipe 的基本说明。
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