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CoreNLP에서 RegexNER 매핑 파일의 문자를 이스케이프 처리하는 방법은 무엇입니까?

나는 내 텍스트에 다음 줄이 : 돌연변이 청각 장애 (미토콘드리아)에서 수정이 유전자 을 그리고 청각 장애에 태그를 내 RegexNER 매핑 파일에 다음 행을 시도했습니다 (미토콘드리아) 수정이 유전자로하지만 그들은 모두 청각 장애 (미토콘드리아) 수정이 유전자 01,235 실패했습니다 16, 난청 \ (미토콘드리아 \) 수정이 유전자 내가 텍스트와 매핑

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CoreNLP에서 원문 얻기

나는 내 데이터를 거치며 그것을 문장으로 나누고 싶다. 나는 pycorenlp를 사용하고 있습니다. from pycorenlp import StanfordCoreNLP nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000') output = nlp.annotate(text, properties={ 'annotators

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TokensRegex는 명명 된 엔티티에 대해 올바른 결과를 얻도록 규칙을 맺습니다.

마침내 명명 된 엔티티에 대해 일종의 출력을 제공하는 TokensRegex 코드를 얻을 수있었습니다. 그러나 결과물은 내가 원하는 것만은 아니다. 나는 규칙이 약간의 조정이 필요하다고 생각한다. 여기 코드입니다 : public static void main(String[] args) { String rulesFile = "D:\\Work

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standford corenlp java sdk for android

나는 자바 스크립트를 사용하여 텍스트 처리 및 분류를위한 안드로이드 애플 리케이션을 찾고 있습니다. corenlp java sdk 크기가 371MB (버전 3.7.0) 인 것을 안드로이드 응용 프로그램에서는 실현 불가능합니다. 크기가 이보다 작고 더 많은 응용 프로그램 크기를 가질 여력이 없습니다. nlp의 하위 집합 만 사용할 수 있습니까?

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Stanford Parser가 대소 문자를 무시할 수 있습니까?

저는 http://corenlp.run/으로 놀았으며 대소 문자를 구분합니다. 예를 들어, "i"를 FW로, "I"를 PRP로 표시합니다. 대소 문자를 무시하도록 훈련시킬 수 있습니까? 보다 일반적으로, 잘 형성되지 않은 문장에 대해 어떻게 훈련해야합니까?

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스탠포드 NER 구 또는 컴파운드 엔티티

나는 corenlp.run이 "내일 10시"를 식별하고 시간으로 분석 할 수 있다는 것을 알아 챘다. 하지만 필자가 보았던 교육 자습서와 문서는 한 줄에 한 단어 씩 허용합니다. 문구를 이해하려면 어떻게해야합니까? 관련 주석에 복합 엔티티에 태그를 지정하는 방법이 있습니까?

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pycorenlp라는 파이썬 라이브러리를 사용하여 NP (명사구)와 VP (동사구)를 추출하는 방법

pycornlp 라이브러리를 사용 중입니다. 이 라이브러리는 스탠포드 corenlp 용 파이썬 래퍼를 제공합니다. 아래 주어진 parsetree를 얻을 수 있습니다. (ROOT (S (NP (PRP He)) (VP (VBP drink) (NP (NP (NN tomato) (NN soup)) (PP (IN in) (

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Typed Italian Dependencies 파서

Stanford와 같은 이탈리아 Dependecies Parser가 있습니까? 인터넷을 통해 검색했지만 많이 찾지 못했습니다. 난 이미 nsubjpass(submitted, Bills) (https://nlp.stanford.edu/software/stanford-dependencies.shtml) 같은 형식화 된 종속성을 빌드하는 스탠포드 종속성을 경험했

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종속 관계에서 구로

특정 종속 관계가 포함 된 구를 얻으려고합니다. 예를 들어, 내가 예를 들어 제목, 동격의 역할을하는 명사구 등이 포함 된 명사구 원하는 : 다시 Sentence: John Smith and Robert Alan Jones ate the warm pizza and cold salad by the car for an hour. Phrasal

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스탠포드 nlp에서 .tagger 파일 생성에 오류가 있습니까?

.tagger 파일을 생성하는 동안 어디에서 실수를했는지 알려주시겠습니까? 속성 .props 파일을 만들고 macedonian 언어와 거기에 대한 약 50000 단어를 포함하는 .csv 파일도 있습니다. 이 두 파일 .props 및 .csv는 다운로드 한 스탠포드 모델의 루트에 있습니다. 예외 ReflectionLoading의 $ 반사로드 반사 예외 : 오