google-cloud-nl

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나는 documentation과 테스터 Google's Natural Language API을보고 있었는데 사람들, 이벤트, 조직, 위치가 정확하지 않은 것으로 나타났습니다. 위키 피 디아를 주요 데이터 소스로 사용하고있는 것 같습니다. 다양한 단어의 유형을 식별하는 데 어려움이 있습니다. 또한 특정 단어가 이름 (고유 명사)에 나타나는 경우 엔 항상 올바

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Google Cloud Natural Language API가 Parsey McParseface를 사용 또는 포함합니까?

SyntaxNet이 Parsey McParseface와 함께 출시되었으며 Google Cloud Natural Language API가 나온 이후 얼마 지나지 않아 비슷한 기능이 있지만 Cloud Natural Language API 설명서에 SyntaxNet에 대한 언급이 없습니다. SyntaxNet과 Google-Cloud-NL 모두 구문 분석을 수행합

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구글 클라우드 자연어 API api

으로 스페인어로 감정을 분석하면 새로운 API가 영어로 정서 분석을하지만 스페인어로는 보이지 않는다는 것을 알 수 있습니까? 기대되는시기는 언제입니까?

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구글 nl api를위한 트리 시각화를 얻는 방법?

구글 nl api에서 구문 분석을위한 트리를 어떻게 개발할 수 있습니까? stanford corenlp는 나무를 생성하기 위해 애매한 주석 도구를 사용합니다. Google nl api에 대한 json 응답에 대한 의존성 구문 분석 트리를 생성하기 위해 이와 비슷한 것을 사용할 수 있습니까? 사전 :

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Syntaxnet/Parsey McParseface 선언문 만 해당?

나는 훈련 된 파씨에 대한 자세한 정보를 찾을 수없는 것 같습니다. 나는 그것이 전부는 아니더라도 대부분 선언적 문장에 있다고 가정하고 있습니다. 그것이 사실이라면 Syntaxnet/parsey는 수업 텍스트와 같은 명령형 문장에 대한 해결책이 아닐 수도 있습니다. 정확합니까? 명령형 구조와 함께 작동하는 프로그램이 있습니까?

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Google Cloud Natural Language API를 사용하여 복수형을 찾는 방법

Google Cloud Natural Language API를 사용하면 텍스트를 분석하고 품사 태그가있는 각 단어가있는 구문 분석 트리를 반환 할 수 있습니다. 명사가 복수형인지 아닌지를 결정하는 방법이 있습니까? Google Cloud NL이 보조 정리를 해결할 수 있다면 정보가 이미 있지만 API를 통해 반환되지 않았을 수 있습니까?

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애플리케이션 기본 자격증 명이나 Cloud SDK없이 Google Cloud API를 인증하는 방법은 무엇인가요?

AWS Lambda 함수에서 Google Cloud API에 액세스하려고하지만 인증 방법을 모르겠습니다. Google Cloud 설명서의 인증 가이드 (https://cloud.google.com/docs/authentication)는 자격 증명 JSON 파일을 다운로드하고 Application Default Credentials를 사용하기를 원하지만 호스

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감정 분석을 위해 Google Cloud NL API를 사용하려면 어떻게해야하나요?

내가 선택한 주제 (키워드)로 트위터의 트윗에 대한 정서 분석을 위해 Google 클라우드 NL API를 어떻게 사용할 수 있습니까? 내가 트위터 (트위터 API) 것을 사용 파이썬 스크립트를 작성할 수 있습니다 명 내가 당신은 google-cloudpython module 사용할 수 있습니다 파이썬의 NL 라이브러리 "TextBlob" import twe

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Google NL의 위치 엔티티 관련 문제 인식

나는 Google Natural Language API으로 놀았으며 특히 위치 인식을 사용하여 HN의 "Who Is Hiring" page에서 위치를 추출했습니다. 같은 텍스트를 전달하면 Blockai | 샌프란시스코 | ML "와"CV : - CV/ML 및 프런트 엔드 엔지니어 https://blockai.com " 문제가 (https://news.yco

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새로운 Google 자연 언어 API

최근 언어 API를 사용하여 업무용 프로젝트에 대한 감성 예측을 수집했습니다. 약 1,300 개의 레이블이없는 문서가 있었고 사전에 각 단어의 극성 추정치가있는 단어 사전을 기반으로 NLTK의 도구를 사용했습니다. 나는 API를 사용하여 예측을 검토 한 후 API가 NLTK보다 훨씬 나은 결과를 산출했습니다. 나는 엔지니어가 예측 엔진의 세부 사항을 공개하