Stanford NLP POS Tagger를 테스트 중이므로 여러 가지 결과가 나타납니다. SOP(StanfordNLP.getInstance().getPOSMap("WHEAT flour(whole)".toLowerCase()));
SOP(StanfordNLP.getInstance().getPOSMap("Whole wheat flour".toLowerCas
나는 약 20000 개의 텍스트 파일로 구성된 코퍼스를 가지고 있는데,이 텍스트 파일을 사용하여이 텍스트 파일을 하나의 텍스트 파일로 그룹화하는 방법을 사용하고 있습니다. 태그 지정의 정확도에 영향을 주는지 여부를 아는가) 또는 이러한 모든 텍스트 파일을 소품 파일에 포함시킬 것인가?
Spacy에는 Naked-Phrase 집합을 검색 할 수있는 noun_chunks 기능이 포함되어 있습니다. 기능 english_noun_chunks (아래 첨부)는 word.pos == NOUN def english_noun_chunks(doc):
labels = ['nsubj', 'dobj', 'nsubjpass', 'pcomp', 'pobj'
일부 단어는 여러 가지 음성 (pos) 태그를 가질 수 있습니다. 예. '스틱'은 명사와 동사입니다. NLTK의 pos taggers는 컨텍스트를 기반으로 올바른 태그를 추측하고 1 추측 만 반환하려고합니다. 어떻게하면 주어진 단어에 대해 가능한 모든 태그 목록을 얻을 수 있습니까?
스트라스부르의 CDS에 대한 자연 언어 검색 엔진을 연구하고 있습니다. (스트라스부르 천문 데이터 센터) 스탠포드 품사 태거는 약어 태그 된 방법 약어 때때로 NNP로 태그, 때로는 단지 NN으로 태그로 나는 궁금했다. "CDS"나 "NASA"와 같은 약어가 NNP인지 NN인지에 대한 정확한 결정 방법을 찾지 못했습니다. 누군가가 주제에 대해 도움을 줄 수
나는 품사 태깅에서 '태그 지정된'결과를 사용하는 방법을 알아 내려고 노력해 왔습니다. 내가 그것을 실행하면 , 그것은이와 반환 : 이 모두 잘은 현재 내가이 테스트 코드가 있습니다. 그러나 나는이 결과를 사용할 수 있기를 원하며 어떻게해야할지 모른다. 'test'변수에 'VBG'태그가 있는지 어떻게 확인할 수 있습니까? 'test'값을 확인하는 방법이 있
저는 며칠 동안 NLTK에서 POS 태거를 개선하려고 노력했지만 그 사실을 알 수는 없습니다. 현재 기본 태그 지정 도구는 정확하지 않으며 대부분의 단어를 'NN'으로 표시합니다. 어떻게 정확성을 높이기 위해 태그를 향상시킬 수 있습니까? 이미 타거 트레이너를 찾아 보았지만 작동시킬 수는 없습니다. 아무에게도이 간단한 방법이 있습니까? 고마워.
Stanford Annotators NER를 사용하고 있으며 보조 정리가 NER의 전제 조건임을 알게되었습니다. 누군가 설명해 주실 수 있습니까? 왜 그런가요? 더 중요한 것은 NER을하기 전에 POS를해야하는 이유는 무엇입니까? 스탠포드 주석 자의 종속성이 우리가 배포하는 NER 모델을 통해 찾고