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I have a dictionary of named entities, extracted from Wikipedia. I want to use it as the dictionary of an NER. I wanted to know how can I use Stanford-NER with this data of mine. I have also downloaded Lingpipe, although I have no idea how can I use it. I would appreciate all kinds of information.

Thanks for your helps.

我在我的电脑上安装了 ubuntu 并下载了 ant 和 linpipe（桌面）。现在我已经编写了一个训练数据集来训练我的分类器，但我无法破解如何编译代码。帮我 ！！

我已经用我自己的 POS 语料库成功评估了 Lingpipe 的 HMM POS Tagging 实现（准确率超过 90%）。

在 My Own POS Corpus 上评估 POS HMM 的 Ant 文件与 Brown POS Corpus 相同：

评估 HMM POS 标记器的类是： EvaluatePos.java 给出如下。

我现在的问题是如何创建 HMM 模型文件以将其用作基于 Chain CRF 的 NER 中的功能。

The Lingpipe ../../models 文件夹中的 pos-en-general-brown.HiddenMarkovModel 是如何创建的？

我正在使用 BrownPosCorpus.java、BrownPosParser.java 和 EvaluatePos.java

我应该将以下代码放在哪里来创建 pos hmm 模型文件？

可以对 Ant 文件进行哪些更改以创建 pos hmm 模型文件？

我想使用 POS HMM 模型文件作为链 CRF 特征提取器中的一个特征：

此致。

根据这个答案，LingPipe是一个在 Java 中使用的好库。我想知道它是否也可以用于android。如果可能，示例代码的链接将很有帮助。主要是我在寻找离线情绪分析。

如果有更好的选择，请提出建议。谢谢！

几天前，我正在开发一个 java 服务器来保存一堆数据并识别它的语言，所以我决定使用 lingpipe 来完成这样的任务。但是我遇到了一个问题，在训练代码并用两种语言（英语和西班牙语）评估它之后，我无法识别西班牙语文本，但我用英语和法语得到了成功的结果。

为了完成这项任务，我遵循的教程是： http ://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/langid/read-me.html

我为完成任务而采取的后续步骤：训练语言分类器所遵循的步骤

~1.首先将英语和西班牙语元数据解压到一个名为 leipzig 的文件夹中，如下所示（注意：元数据和句子由http://wortschatz.uni-leipzig.de/en/download提供）：

~2.第二次将压缩后的语言元数据解压到解压文件夹中

~3.然后删除每个句子的句子，以删除行号、制表符并用单个空格字符替换换行符。输出统一使用 UTF-8 unicode 编码编写（注意：Lingpipe 站点上的 munge.java）。

~4.接下来我们从训练语言开始（注意：Lingpipe LanguageId 教程中的 TrainLanguageId.java）。

〜5。我们用下一个结果评估了我们训练的代码，在混淆矩阵上有一些问题（注意：Lingpipe LanguageId 教程中的 EvalLanguageId.java）。

~6.然后我们尝试用西班牙语文本进行真正的评估：

ClassifyLang.java 的代码：

~7.我尝试使用 100 万个元数据文件，但它得到了相同的结果，并且通过获得相同的结果来更改 ngram 编号。我会非常感谢你的帮助。

我没有使用 java 的经验，我正在尝试在 windows 上使用 lingpipe（在 linux 上一切正常）和命令 shell 命令。但不断收到错误消息。

这些是命令：

cd lingpipe\lingpipe-4.1.2-website\demos\generic\bin cmd_pos_en_general_brown.bat -inFile=C:\lingpipe\test.txt -outFile=C:\lingpipe\testout.xml

如本教程所示： http ://alias-i.com/lingpipe/web/demo-pos.html通过 Shell 命令的词性演示部分。

错误信息是：

ps：输入文件已经存在，输出文件应该是命令自动创建的。