stanford-nlp

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例を実行しようとしても、 "english-left3words-distsim.tagger"ファイルを開くことができない場合があります。ファイルが見つからない場合、ディレクトリはモデルjarファイルの場所を指しています。jarファイルのedu \ stanford \ nlp \ models \ pos-tagger \ english-left3wordsのパスは正しいです。私は以下20

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TypeError：attrのデータ型float32 'Tindices'が許容値のリストにありません：int32、int64

私はスタンフォードのCS224nコースをやっています。私は以下の私の依存関係パーサ == Initializing== Loading data... took 2.17 seconds Building parser... took 0.04 seconds Loading pretrained embeddings... took 2.16 seconds

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なぜStanford CoreNLPの2つのデモで異なる結果が得られますか？

Cruella De Vil is a fur-loving maniac in which Disney movie? この文は、http://corenlp.run/とhttp://nlp.stanford.edu:8080/corenlp/processで異なる結果を示します。違いが生じるいくつかの設定がありますか？私はhttp://corenlp.run/のように最新のダウンロードモデ

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CoreNLPセンチメント解析結果を「強化する」

CoreNLP（Java）を使用して、多数の製品レビューでセンチメント分析を実行しようとしています。全体として、私は、分析の精度がかなり良いと感じました。私が読んだところから、私が使用しているモデルは、最初は映画レビューを使って作成されていたので、製品のレビューを分析するのに100％適していません。私は、分析の精度を "向上"させる最善の方法を考えていました。私が考えていた主な点は、製品のレビュ

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スタンフォードnlpでいくつかの文法的な意味を持つ言葉？

私の言葉では、1つの単語が辞書に指定された3つの意味を持つケースがあります。例えば、マケドニア語の "како"という単語は、前置詞、副詞、結合詞のいずれかです。私の質問は、いくつかの文を検索するときに正しい単語の意味を示すことで問題を解決する方法ですか？

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スタンフォードCoreNLPを理解する任意のフレーズマッチングのTokensRegex構文

最近、NLPで作業していましたが、/ test /のような非常に単純なマッチング以外の正規表現構文を使用するのに問題があります。私が探している最終的なゲームは、内容のどこかに特定の言葉を含むフレーズを一致させることです。私がモデル化しようとしている音声パターンは非常に構造化されていますが、人間の発話が可変であるため、フレーズは無数の方法から始めることができますが、特定のキーワードを含む限り、だから

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スタンフォード・コアNLPでWikipediaのエンティティ・アノテータが動作しません

システムにスタンフォード・コアNLPライブラリのローカル・サーバをセットアップしました。しかし、私はdemo siteを得ることができるので、私は応答を得ることができます。しかし私のサーバーではwikipedia entityオプションが機能していません。サーバーは、次のエラー得られます。 java.lang.RuntimeException: edu.stanford.nlp.io.Runtim

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CoreNlp.runと同じ結果を得るにはどうすればよいですか？

私はパースツリーを取得するためにCoreNlpを使用して、Mavenの依存性は、以下のようなものです： <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId> <artifactId>stanford-corenlp</artifactId> <version>3.8.0</version> </dependency> <dep

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文字列をXMLファイルに解析するにはどうすればよいですか？xmlのような文字列を読み取るには？

私はこの文字列があります。 <dependencies style="typed"> <dep type="dep"> <governor idx="1">Maria</governor> <dependent idx="2">mrge</dependent> </dep> <dep type="dep"> <governor idx="

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ナビゲートスタンフォードCoreNLP解析が

スタンフォードコアNLPパーサが文のために次のような出力を生成します結果： "He didn't get a reply" (ROOT (S (NP (PRP He)) (VP (VBD did) (RB n’t) (VP (VB get) (NP (DT a) (NN reply)))) (. .))) 私は簡単に、すなわち、余分なタグを、それをナビゲートし、子どもや保護者を