我正在使用StanfordPOSTagger(这是第一次),虽然它正确地标记了英文,但即使更改模型参数,它也似乎无法识别(简体)中文.我忽略了什么吗？我从这里下载并解压缩了最新的完整版本：http:/lp.stanford.edu/softwareagger.shtml然后我将样本文本输入“sample-input.txt”.这是一

     学习自然语言处理的基础知识并探索两个有用的Python包。 Python学习交流群：1004391443，这里有资源共享，技术解答，还有小编从最基础的Python资料到项目实战的学习资料都有整理，希望能帮助你更了解python，学习python自然语言处理（NLP）是机器学习的一种，它解决了口语

遵循以下说明：stanbolbuildandrunstanbolinstance执行时我们总是遇到以下错误：%mvncleaninstall[错误]无法在项目org.apache.stanbol.commons.owl上执行目标org.apache.maven.plugins：maven-surefire-plugin：2.16：test(default-test)：存在测试失败.我们假设它与此有关：SLF4

我正在尝试使用ApacheOpenNLP1.7构建自定义NER.从可用的文档Here,我开发了以下代码importjava.io.BufferedOutputStream;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.IOException;importjava.nio.charset.Charset;importopennlp.

概念 统计语言模型是描述自然语言内在规律的数学模型。广泛应用于各种语言处理问题，如语音识别、机器翻译、分词、词性标注等。统计模型就是用来计算一个句子的概率模型。$n-gram$ 语言模型（languagemodel）定义了自然语言中标记序列的概率分布。根据模型的设计，标记

spaCy处理文本的过程是模块化的，当调用nlp处理文本时，spaCy首先将文本标记化以生成Doc对象，然后，依次在几个不同的组件中处理Doc，这也称为处理管道。语言模型默认的处理管道依次是：tagger、parser、ner等，每个管道组件返回已处理的Doc，然后将其传递给下一个组件。一，加载语言模型spaCy使

  首先我也不知道这个练习有什么用，就是玩一玩，很多东西都是不知道有啥用，玩玩或许就有用了，开心就好。今天看到大家发的马总的一个朋友圈截图：腾讯成立之初就是为了做一个好的产品，不是为了赚钱。哈哈哈哈哈哈哈TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）是一种用于资讯检索

如下的简单代码给出了两种情况下0.75的相似性得分.你可以看到两个词完全相同.为了避免任何混淆,我还将一个单词与自身进行了比较.得分拒绝从0.75膨胀.这里发生了什么？fromnltk.corpusimportwordnetaswnactual=wn.synsets('orange')[0]predicted=wn.synsets('orange')[0]si

所以我试图在列表中标记一堆单词(准确地说是POS标记),如下所示：pos=[nltk.pos_tag(i,tagset='universal')foriinlw]其中lw是一个单词列表(它真的很长或者我会发布它但它就像[[‘hello’],[‘world’]](也就是每个列表包含一个单词的列表列表)但是当我尝试并运行它我得到：

原文链接和岗位详情在这里：https://mp.weixin.qq.com/s/Y7rgeJrnt7N9ue_a4FCnLg 招聘岗位实习生招聘1.AI研究员2.AI算法工程师社会招聘1.AI研究员(NLP、知识图谱、深度学习)2.AI算法工程师(NLP、知识图谱、深度学习)*以上两个岗位欢迎优秀应届生投递~3.AI技术

我正在使用SimpleNLG4.4.2获取名词的复数形式：finalXMLLexiconxmlLexicon=newXMLLexicon();finalWordElementword=xmlLexicon.getWord("apple",LexicalCategory.NOUN);System.out.println(word);System.out.println(word.getFeature(LexicalFeature.PLURAL));但是

我正在为RangeConcatenationGrammar编写一个CKY解析器.我想使用树库作为语法,所以语法会很大.我用Python编写了一个原型1,当我模拟几十个句子的树库时它看起来效果很好,但是内存使用是不可接受的.我尝试用C语言编写,但到目前为止,由于我之前从未使用过C,所以非常令人沮丧.这是一

对于所有其他NLTK语料库,调用corpus.raw()会从文件中生成原始文本.例如：>>>fromnltk.corpusimportwebtext>>>webtext.raw()[:10]'CookieMan'但是,当调用brown.raw()时,您会获得标记文本.>>>fromnltk.corpusimportbrown>>>brown.raw()[:10]&#03

如何从给定模式的句子中获取所有块.为例NP:{<NN><NN>}句子标记：[("money","NN"),("market","NN")("fund","NN")]如果我解析我获得(S(NPmoney/NNmarket/NN)fund/NN)我想也有另一种选择(Smoney/NN(NPmarket/NNfu

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENAhttp://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个问题：出现的语句是否合理。 在历史的发展中，语言模型经历了专家语法规则模型（至80年代），统计语言模型（至00年），神

我正在使用Doc2vec从单词中获取向量.请看下面的代码：fromgensim.models.doc2vecimportTaggedDocumentf=open('test.txt','r')trainings=[TaggedDocument(words=data.strip().split(","),tags=[i])fori,datainenumerate(f)model=Doc2Vec(