是否可以在NLTK中使用StanfordParser？(我不是在谈论斯坦福POS。) 最佳答案 请注意，此答案适用于NLTKv3.0，而不适用于更新的版本。当然，在Python中尝试以下操作:importosfromnltk.parseimportstanfordos.environ['STANFORD_PARSER']='/path/to/standford/jars'os.environ['STANFORD_MODELS']='/path/to/standford/jars'parser=stanford.StanfordPar
是否可以在NLTK中使用StanfordParser？(我不是在谈论斯坦福POS。) 最佳答案 请注意，此答案适用于NLTKv3.0，而不适用于更新的版本。当然，在Python中尝试以下操作:importosfromnltk.parseimportstanfordos.environ['STANFORD_PARSER']='/path/to/standford/jars'os.environ['STANFORD_MODELS']='/path/to/standford/jars'parser=stanford.StanfordPar
我在理解最新版本的StanfordNLP工具中对coref解析器所做的更改时遇到了一些困难。例如，下面是一个句子和相应的CorefChainAnnotation:Theatomisabasicunitofmatter,itconsistsofadensecentralnucleussurroundedbyacloudofnegativelychargedelectrons.{1=[11,12],5=[13],7=[14],9=[15]}我不确定我是否理解这些数字的含义。查看源代码也无济于事。谢谢 最佳答案 我一直在使用共指依赖图，并
我已经完成了斯坦福大学的类(class)，并像在讲座中那样设置了我的第一个应用程序和核心数据。大致像这样(我现在将代码转移到appdelegate中):-(void)setupFetchedResultsController{NSError*error=nil;NSFetchRequest*request=[NSFetchRequestfetchRequestWithEntityName:@"MainCategory"];request.sortDescriptors=[NSArrayarrayWithObject:[NSSortDescriptorsortDescriptorWith
我下载了stanfordcorenlp包并尝试在我的机器上测试它。使用命令:java-cp"*"-mx1gedu.stanford.nlp.sentiment.SentimentPipeline-fileinput.txt我得到了positive或negative形式的情绪结果。input.txt包含要测试的句子。关于更多命令:java-cpstanford-corenlp-3.3.0.jar;stanford-corenlp-3.3.0-models.jar;xom.jar;joda-time.jar-Xmx600medu.stanford。nlp.pipeline.Stanford
大家见鬼去吧!我正在使用StanfordCoreNLP软件包，我的目标是对实时推文流进行情绪分析。按原样使用情绪分析工具返回对文本“态度”的非常糟糕的分析..许多正面被标记为中性，许多负面被评为正面。我已经在一个文本文件中获取了超过一百万条推文，但我不知道如何实际训练该工具并创建我自己的模型。LinktoStanfordSentimentAnalysispage“可以使用PTB格式数据集使用以下命令重新训练模型:”java-mx8gedu.stanford.nlp.sentiment.SentimentTraining-numHid25-trainPathtrain.txt-devPa
我必须分析包含大量速记和本地行话的非正式英语文本。因此，我正在考虑为斯坦福标注器创建模型。我如何创建自己的一组标记语料库供stanford标注器训练？语料库的语法是什么？为了达到理想的性能，我的语料库应该有多长？ 最佳答案 要训练PoS标注器，请参阅thismailinglistpost这也包含在JavaDocs中对于MaxentTagger类。edu.stanford.nlp.tagger.maxent.Trainclass的javadocs指定训练格式:Thetrainingfileshouldbeinthefollowingf
首先，我将文件内容标记为句子，然后对每个句子调用StanfordNER。但是这个过程真的很慢。我知道如果我在整个文件内容上调用它会更快，但我在每个句子上调用它，因为我想在NE识别之前和之后为每个句子建立索引。st=NERTagger('stanford-ner/classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz','stanford-ner/stanford-ner.jar')forfilenameinfilelist:sentences=sent_tokenize(filecontent)#breakfilecontentintosen
一般来说，名词短语的中心词是NP最右边的名词，如下所示树是父NP的中心词。所以ROOT|S___|________________________NP|___|_____________||PPVP|____|________|___NP|NP|PRT___|_______||||DTJJNNNNINNNPVBDRP||||||||TheoldoaktreefromIndiafelldownOut[40]:Tree('S',[Tree('NP',[Tree('NP',[Tree('DT',['The']),Tree('JJ',['old']),Tree('NN',['oak']),Tr
我正在从事一个需要我使用nltk和python标记token的项目。所以我想用这个。但是提出了一些问题。我经历了很多其他已经提出的问题和其他论坛，但我仍然无法解决这个问题。问题是当我尝试执行以下操作时:从nltk.tag导入StanfordPOSTaggerst=StanfordPOSTagger('english-bidirectional-distsim.tagger')我得到以下信息:Traceback(mostrecentcalllast):`File"",line1,inst=StanfordPOSTagger('english-bidirectional-distsim.t
