developn.发展——_________n.发展fairadj.公平的——________adj.不公平的——fairnessn.公平——________n.不公平illadj.生病的——________n.生病relationn.关系——_________n.关系communicatev.交流——___________n.交流arguev.争论——_________n.争论，论点cloudn.云——_________adj.多云的explainv.解释——_________n.解释，说明clearadj.清晰的——_______adv.清楚quickadj.快的——_______adv.
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭9年前。我正在寻找一个好的开源POSTagger在java。这是我到目前为止的想法。LingPipeStanfordLBJFastTag有人推荐吗？ 最佳答案 您是否希望在特定域中标记POS？大多数通用标记器都接受过新闻专线文本的培训。通常，当您在特定领域(如生物医学文本)中使用它们时，它们的表现不佳。还有
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我正在尝试找到一种方法来否定基于词性标记的句子。请考虑:include_once'class.postagger.php';functionnegate($sentence){$tagger=newPosTagger('includes/lexicon.txt');$tags=$tagger->tag($sentence);foreach($tagsas$t){$input[]=trim($t['token'])."/".trim($t['tag'])."";}$sentence=implode("",$input);$postagged=$sentence;//Concatenate
我正在尝试为句子中重要的单词(即不是“a”或“the”)创建通用同义词标识符，并且我正在使用python中的自然语言工具包(nltk)。我遇到的问题是nltk中的同义词查找器需要词性参数才能链接到它的同义词。我尝试解决这个问题是使用nltk中存在的简化词性标注器，然后减少第一个字母以便将此参数传递到同义词查找器中，但这不起作用。defsynonyms(Sentence):Keywords=[]Equivalence=WordNetLemmatizer()Stemmer=stem.SnowballStemmer('english')forwordinSentence:word=Equiv
我一直在努力思考为什么会发生这种情况，但我希望有人能对此有所说明。我正在尝试标记以下文本:ae0.475Xmodae0.842Xmodae0.842Xmodae0.775Xmod使用以下代码:importnltkfile=open("test","r")forlineinfile:words=line.strip().split('')words=[word.strip()forwordinwordsifword!='']tags=nltk.pos_tag(words)pos=[tags[x][1]forxinrange(len(tags))]key=''.join(pos)print
我在python中使用nltk模块，我正在尝试将其用于POS标记不同的语言。有很多关于如何使用不同语言训练您自己的词性标注器的信息-是否有针对不同语言的真正强大且经过测试的NLTK词性标注器的数据库？(使用pickle模块导出词性标注器非常容易) 最佳答案 您可以在以下位置找到强大且构建良好且经过测试的NLTK语料库http://www.nltk.org/nltk_data/你可能会找到其他语料库，但这些是最好的 关于python-NLTK其他语言词性标注器，我们在StackOverfl
有这个:text=word_tokenize("Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog")并运行:nltk.pos_tag(text)我明白了:[('The','DT'),('quick','NN'),('brown','NN'),('fox','NN'),('jumps','NNS'),('over','IN'),('the','DT'),('lazy','NN'),('dog','NN')]这是不正确的。句子中quickbrownlazy的标签应该是:('quick','JJ'),('brown','JJ'),('lazy','JJ')通过他们的on
spaCy使用词性标记Token中的每个Document(有两种不同的格式，一种存储在pos的pos_和Token属性中，另一种存储在tag和tag_属性)以及对其.head标记的语法依赖(存储在dep和dep_属性中)。其中一些标签是不言自明的，即使是像我这样没有语言学背景的人:>>>importspacy>>>en_nlp=spacy.load('en')>>>document=en_nlp("IshotamaninRenojusttowatchhimdie.")>>>document[1]shot>>>document[1].pos_'VERB'其他……不是:>>>documen
