我使用 <code>nltk.parse.corenlp.CoreNLPParser</code> 如下：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from nltk.parse.cor
我已经看到单独使用 TF-IDF 和 GloVe 词嵌入的使用。但是，在我的数据集上，我使用了 TF-IDF 来获得 2000 个
我想使用节 CoreNLPClient 来提取名词短语，类似于 <a href="https://stackoverflow.com/questions/61633485/extract-noun-phrase
<pre><code> def answer_embedding(text):
print ("\n Creating answer embeddings...")
nlp=spacy.load('en',vector
我尝试执行此操作：
<pre><code>wget --post-data 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.' 'localhost:9000/?
我有一个 Python 程序，我在其中使用 os.sys 从命令行训练斯坦福 NER。这将返回一个输出/训练状态，我将
目标：提高 Spacy NER 模型的准确性，将数据输入作为报纸文章链接，特别是关于洗钱和相关关键字的数据
我正在尝试加载 GloVe 嵌入数据，当我打印出单词及其相应的嵌入时，出现异常。使用以下代码：
<pre>
我正在尝试使用 <a href="https://nlp.stanford.edu/wiki/Software/Classifier" rel="nofollow noreferrer">Stanford Classifier</a> 执
我首先使用以下方法下载了文件：
<pre><code>!curl -L -O https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples
我正在尝试使用Stanford POS标记器和NER编写关键字提取程序.对于关键字提取,我只对专有名词感兴趣.这是基本方法>通过删除除字母之外的任何内容来清理数据>删除停用词>干每个字>确定每个单词的POS标签>如果POS标签是名词,则将其提供给NER>然后,NER将确定该单词是个人,组织还是位置示例代码docText='
有什么办法可以更有效地使用Standford Tagger吗？ 每个调用NLTK的包装器都会为每个分析的字符串启动一个新的java实例,这非常非常慢,特别是当使用更大的外语模型时… http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#module-nltk.tag.stanford 找到解决方案.可以在servlet模式下运行POS Tagger,然后通过HTTP连接.完善
Mar 9, 2011 1:22:06 PM edu.stanford.nlp.process.PTBLexer next
WARNING: Untokenizable: � (U+FFFD, decimal: 65533)
Mar 9, 2011 1:22:06 PM edu.stanford.nlp.process.PTBLexer next
WARNING: Untokenizable: �
我是自然语言处理的新手,我需要从文本中提取出名词短语.我远在我使用open nlp的分块解析器来解析我的文本以获取Tree结构.但是我无法从树结构,在开放nlp中是否有任何正则表达式模式,以便我可以使用它来提取名词短语. 以下是我正在使用的代码 InputStream is = new FileInputStream("en-parser-chunking.bin");
ParserMod
我需要找出一个单词是动词还是名词,还是两者都是 例如,单词是“search”它既可以是名词也可以是动词,但是stanford解析器会为它提供NN标签. 有没有什么办法让斯坦福解析器给出“搜索”既是名词又是动词？ 我现在使用的代码 public static String Lemmatize(String word) {
WordTag w = new WordTag(word);
我正在使用自然语言处理(NLP)项目,其中我使用句法解析器从给定的句子中创建句法解析树. 示例输入：我碰到乔和吉尔,然后我们去购物 示例输出：[TOP [S [S [NP [PRP I]] [VP [VBD ran] [PP [IN into] [NP [NNP Joe] [CC和] [NNP吉尔]]]]] [S [ADVP [RB then]] [NP [PRP we]] [VP [VBD去]
