stanford-nlp

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    Stanford CoreNLPを使用して測定をキャプチャしたいと考えています(別のエクストラクタを提案できる場合は、 例えば、私は15キロ、15キロ、15.0キロ、15キロ、15ポンド、15ポンドなどCoreNLPs抽出ルールの中でも、Iドンを見つけたいです測定のために1つを見なさい。 もちろん、私は純粋な正規表現でこれを行うことができますが、ツールキットはより迅速に実行でき、より高いレベルでチ

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    2答えて

    スタンフォードパーサー2.0.5をダウンロードし、パッケージに入っているDemo2.javaソースコードを使用しましたが、プログラムをコンパイルして実行した後、多くのエラーが発生します。 私のプログラムの一部です:エラーがある public class testStanfordParser { /** Usage: ParserDemo2 [[grammar] textFile] */

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    2答えて

    私はフレーズヘッドを見つけるためにスタンフォードCorenlp 2013を使用します。私はthis threadを見た。 しかし、その答えは私には分かりませんでした。そのスレッドを続行するためのコメントは追加できませんでした。だから、重複して申し訳ありません。 私は現時点で文章の解析木です(Stanford Corenlpを使用しています)(私もStanford Corenlpによって作成されたC

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    1答えて

    NLPを初めて使用しています。 LexicalizedParserでサンプルプログラムを試していますが、モデルを見つけることができません。 String parseModel = "...../models/lexparser/englishPCFG.ser.gz"; LexicalizedParser lecicalizedParser = LexicalizedParser.loadMode

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    1答えて

    オンラインデモで見られるように、stanford corenlpを使用してプログラムで同じ依存関係の解析を行うにはどうすればよいですか? 私はcorenlpパッケージを使用して、次の文の依存関係解析を取得しています。 テキサス州の2番目の医療従事者がエボラ陽性であると、当局は言う。 私はスタンフォードcorenlp 3.5.0パッケージを使用して、次の出力を得る Properties prop

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    1答えて

    Stanford POS TaggerでPOSタギングを実行しています。タガーは、入力文に対して可能なタグ付けを1つだけ返します。例えば、入力文「The clown weeps。」を入力すると、POSタガーは(間違った)「The_DT clown_NN weeps_NNS ._」を生成します。 私のアプリケーションは結果を解析しようとしますが、解析する方法がないためPOSタグ付けを拒否することがあ

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    3答えて

    これは私のコード from nltk.tag import StanfordNERTagger st = StanfordNERTagger('english.all.3class.distsim.crf.ser.gz') であると私はこれは私の.bashrc。また、私はPythonの本では、環境変数を印刷しようとしたのUbuntuで export CLASSPATH=/home/wolfg

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    1答えて

    私はスタンフォードPOSタガーを使用していますが、モデルパラメータを変更しても英語が正しくタグ付けされていますが、(簡体字)中国語を認識していないようです。私は何か見落としたことがありますか? 私がダウンロードされ、ここから最新のフルバージョンを展開しました:「サンプルINPUT.TXT」に http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml その後、私はi

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    nltkからスタンフォードパーサーを実行すると、次の結果が得られます。 (S (VP (VB get) (NP (PRP me)) (ADVP (RB now)))) しかし、私はおそらく、再帰関数を使用して、この結果を得ることができますどのようにフォーム S -> VP VP -> VB NP ADVP VB -> get PRP -> me RB -> now でそれを必要とし

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    1答えて

    スタンフォードPOSタガーとNERを使用してキーワード抽出プログラムを作成しようとしています。キーワード抽出のために、私は固有名詞だけに興味があります。ここでは基本的なアプローチは、各単語 幹ストップワード を外しアルファベット 以外のものを除去することにより、クリーンアップのデータを あるPOSタグが名詞である場合は、各単語 のPOSタグを決定NERに送付する NERは、その単語が人物、組織また