stanford-nlp

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    코어 NLP 파서를 사용하여 텍스트를 토큰 화합니다. 예 "... dem Späteren Papst Benedikt XVI., Glaubenskongergation ..." 이제 문제는 파서를 사용하여 텍스트를 토큰화할 때 "XVI"토큰을 얻는 것입니다. 맞습니다. 하지만 Core NLP Pos Tagger로이 토큰을 사용할 때 원치 않는 두 개의 토큰 [

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    사용자 지정 명명 된 엔터티 인식을 수행하기 위해 스탠포드 분류 자에서 제공하는 최대 엔트로피 알고리즘을 사용하고 있습니다. 출력 파일은 5 열을 제공한다 -> 워드 \의 t 지상 진실 \의 t 라벨 \ T는 P (clAnswer) \ T는 P (goldAnswer))이다 P (clAnswer) 및 P 차이점 (goldAnswer)이 계산 방법은 무엇입니까

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    스탠포드 NER CRF 모델을 교육 할 때 useTags 및 관련 기능을 사용하려고합니다. 그러나 .prop 파일에서이 기능을 사용하도록 지정했지만 CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation.class는 아무것도 반환하지 않는 것으로 보이므로 교육에서이 기능을 전혀 사용하지 않습니다. 이 기능을 사용하지 않았다고 내가 잘못한 점이

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    스탠포드 코어 NLP를 로컬로 실행하고 결과를 웹 인터페이스 http://http://corenlp.run/과 비교합니다. "지난 해 경제가 2 % 성장했다"라는 테스트 문장에서 웹 인터페이스는 "지난 해"를 날짜 엔티티로 식별합니다. 나는 "작년에"변경하는 경우, {'after': ' ', 'before': ' ', 'characterO

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    GloVe를 처음 사용했습니다. 나는 그들의 웹 사이트에 주어진대로 그들의 demo.sh을 성공적으로 달렸다. 데모를 실행 한 후에 나는 vocab, vectors 등과 같이 몇 개의 파일을 만들었지 만, 우리는 어떤 파일을 사용해야하는지, 그리고 가장 비슷한 단어를 찾는 데 사용하는 방법을 설명하는 문서는 없습니다. 따라서 GloVe에서 가장 유사한 단어

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    오브젝트를 설명하는 문장을 찾을 수있는 방법이 있습니까? "이것은 좋은 제품입니다"또는 같은 예문 들어 내가 PRONUN + 동사 + 형용사하지만 돈과 같은 몇 가지 패턴을 TokenSequencePattern를 사용하여 알고리즘을 생성하고 POS로 필터링 할 수 있습니다 생각 "당신은 매우 아름답습니다" 믿을만한 것이 될 것이라고 생각하지 않습니다. 내가

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    스탠포드 CoreNLP 서버와 통화하기 위해 pycorenlp 클라이언트를 사용 중입니다. 내 설정에서 나는이 같은 german에 pipelineLanguage을 설정하고 있습니다 : from pycorenlp import StanfordCoreNLP nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000') text = '

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    java-vert.x 애플리케이션에 스탠포드 corenlp jars를 사용하고 있습니다. 종속 관계 : <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId> <artifactId>stanford-corenlp</artifactId> <version>3.8.0</version> </d

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    나는 CoreNLP (Stanford)와 자바를 사용하여 트윗에서 위치 언급을 추출합니다. "Shirley Street Port Arthur TX"와 같은 정보를 추출 할 수 있습니다. 그러나 거리 번호 나 우편 번호를 추출 할 수 없습니다. 이 경우 "2333 Shirley Street Port Arthur TX"였을 것입니다. 감사합니다,

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    다른 경우에 대한 경험이 있습니다. englishPCFG pos-tagger는 다른 어떤 경우보다 더 정확합니다. 때문에 속도 http://nlp.stanford.edu:8080/parser/index.jsp 에 사용 된 모델은, 내가 depparse과 결과를 분석 좀하고 싶습니다 (english_UD) 는 english_UD와 비교하는 느린로 해석하지 않