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我们使用基于梯度提升决策树的LightGBM模型，进行监督学习，来预测自然语言的词法分析结果（包括分词和词性标注）。这个模型的名字叫做珊瑚(sango)。
一个快速、分布式、高性能的梯度提升(GBT、GBDT、GBRT、GBM或MART)框架，基于决策树算法，用于排序、分类和许多其他机器学习任务。
简单分布式机器学习
将机器学习模型转换成原生代码（Java、C、Python、Go、JavaScript、Visual Basic、C#、R、PowerShell、PHP、Dart、Haskell、Ruby、F#、Rust），无需任何依赖。
一个用于调试/检查机器学习分类器并解释其预测结果的库
微软分布式机器学习工具包
Mars是一个基于张量的统一框架，用于大规模数据计算，它可以扩展NumPy、Pandas、Scikit-learn和Python函数的功能。
AWS Lambda 预编译包
适用于Chrome和Firefox浏览器的日语弹出式词典扩展程序。
为期一周的挑战
一个用纯Python编写的日语形态分析引擎
