나는 Freebase를 사용하여 특정 회사의 모든 대체 이름을 찾으려고합니다. 나는 현재 당신이 원하는 언어를 지정할 때 작동하는 다음 코드를 가지고있다. 언어에 상관없이 모든 별칭을 반환하고 싶다. 그러나 언어를 지정하지 않으면 결과가 반환되지 않습니다. 또한 하나의 긴 목록으로 모든 언어를 쿼리에 포함하면 잘못된 회사에 대한 결과가 반환됩니다. 아래 코
에 특징 추출기를 추가, 마지막 단계는 다음과 같습니다 가이 기능을 NERFeatureFactory에 코드를 추가합니다. 먼저 해당 클래스에 속한 클래스()를 결정합니다. 현재 및 이전 클래스 다음 featuresCpC 등 모두 우리 만 수집, 같은 기능을하는 문자열을 추가해야 할 경우에만 현재 클래스, 당신은 featuresC 코드에 특징 추출기를 추가
Java에서 String 값 (예 : 사용자 생성 콘텐츠에서 오는 값)에 지리적 참조가 포함되어 있는지 여부를 이해할 수 있습니까? 즉, 도시의 이름 주소 상태입니다 나의 현재 솔루션, (특히 this one)는 위치 정보 API에 문자열을 전송하는 것입니다 그래서 일부 일치로하는 경우 실제 위치가 발견되면 좌표가 추출됩니다. (이 방법에 관련 질문 : t
위키 피 디아에서 추출한 명명 된 엔티티 사전이 있습니다. 나는 그것을 NER의 사전으로 사용하고 싶다. 스탠포드 - NER를이 데이터로 어떻게 사용할 수 있는지 알고 싶었습니다. 어떻게 Lingpipe를 사용할 수 있을지 모르지만 Lingpipe도 다운로드했습니다. 나는 모든 종류의 정보에 감사 할 것입니다. 도움 주셔서 감사합니다.
데이터 가져 오기 처리기를 사용하여 mysql에서 solr로 데이터를 가져 오려고합니다. 이제는 그 이름 엔티티를 식별하려고합니다. 검색 상자 ( http://www.searchbox.com/named-entity-recognition-ner-in-solr/)를 사용하고 있습니다. 여기서 나는 스탠포드너를 사용하여 이름 엔티티를 식별합니다. <request
NERDemo.java 파일을 실행하고 다음과 같은 오류주고있다 동안 : 명확성을 위해 Loading classifier from E:\corenlp\stanford-ner-2015-01-29\stanford-ner-2015-01-30\classifiers\english.all.3class.distsim.crf.ser.gz ... done [6.8 sec]
나는 내 자신의 태그가있는 내 자신의 NER classifier를 만들려고합니다. 나는 http://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml#j에있는 instuctions를 사용하여 모델을 훈련 해 보았습니다. 하지만 문제는 내가 훈련 데이터가 많지 않다는 것입니다. 그래서 우리는 english.all.3class.distsi
나는 standfordNER 분류기를 사용하여 텍스트를 분류했습니다. 다음은 코드입니다. string docText = fileContent;
string txt = "";
var classified = Classifier.classifyToCharacterOffsets(docText).toArray();
for (int
튜토리얼 LINK에 표시된대로 propety 파일을 사용하여 내 모델을 학습했습니다. 나는 동일한 소품 파일을 사용하고 있지만 프로그래밍 방식으로 이해하는 데 실패했습니다. props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, sentiment, regexner");
prop
저는 청구서 및 송장 컬렉션이 있으므로 텍스트에 컨텍스트가 없습니다 (이야기를하지 않는다는 의미입니다). 그 청구서에서 사람 이름을 추출하고 싶습니다. OpenNLP를 사용해 보았지만 컨텍스트가 없기 때문에 숙련 된 모델의 품질이 좋지 않습니다. 첫 번째 질문은 다음과 같습니다. 모델에 문맥이없는 사람 이름 만 포함시킬 수 있습니까? 그게 가능하다면 새로운