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我想从句子中提取从句，主要从句，关系从句，限制性关系从句，非限制性关系从句，但我不知道这是如何工作的。例如：

“我第一次见到她是在巴黎，我九十年代初住在那儿。”
【主句】【相对句】

“她伸出了受伤的手。”
[主从句][限制性关系从句]

请帮我做这项工作？

我想计算两个任意句子彼此的相似程度。例如：

1. 一位数学家找到了解决这个问题的方法。
2. 这个问题被一位年轻的数学家解决了。

我可以使用标注器、词干分析器和解析器，但我不知道如何检测这些句子是否相似。

我是 OpenNLP 的新手。我使用 OpenNLP 从句子中查找位置的名称。我的输入字符串是“意大利在 CIA 案中赦免美国上校”。我在结果集中找不到“意大利”字样。我怎么解决这个问题。提前致谢！

我正在尝试从 GitHub 获取以下代码片段，以便我可以在 Groovy 脚本中使用 OpenNLP 工具。

（来自https://gist.github.com/nagaimasato/1178725的 OpenNLP 类）

尝试运行脚本时出现以下错误：

我在正确的位置有 en-token.bin 和 en-pos-maxent.bin 以便脚本找到，但是当我打印它时 classLoader.getResource("opennlp/en-token.bin") 确实为空。有任何想法吗？

我有一个解析树，它是Parseopennlp中类的一个对象。我想打印解析树中的文本。例如考虑以下句子：Wikipedia is a collaboratively edited, multilingual, free Internet encyclopedia supported by the non-profit Wikimedia Foundation.. 我已经确定了句子中的名词短语：

我想输出列表["Wikipedia", "collaboratively edited...", "non profit wikimedia foundation"]。中的getText方法Parse返回整个句子，而不仅仅是与解析树关联的字符串。有没有办法直接在 OpenNLP 中做到这一点？

谁能告诉我如何为分类创建训练数据。我正在使用 OpenNLP 进行分类。是否有任何工具可以创建训练数据，或者如果我必须手动创建它应该如何完成？我是这个领域的完全菜鸟。请帮忙

周围有几个很好的标记器。我什至问了一个创建自己的标记器的问题，我现在有另一个要求。在 Python 中，我使用的是topia，它似乎是工作的绝佳选择（快速而简洁）。但是我可以找到Java中没有这样的选择。
现在，我有三个与此相关的问题：

1）Java中是否有任何基于FSM的术语提取器/位置标记器？

2) FSM 标记器“CAN BE”是否比基于语料库的标记器更有效（我知道它更快，但更准确）？

3) 我如何开始用 Java 构建 One？任何创建机器从句子中提取 pos 标签的基本指南：-“爱因斯坦是一位伟大的科学家”。? 只是一个开始？

我刚开始学习 NLP（自然语言处理）并努力理解一个重要概念。如何训练系统以对未来输入进行关系提取？

例如，我有几行，例如：

• 汤姆在 abc 公司工作

• 杰瑞在 xyz 工作

• 组织是人工作的地方。

在所有这些情况下，关系都是“人”“组织”，关系类型为“工作”

基于上述示例和一些 NLP 阅读，我认为我们需要基于词性标签而不是真正的“实体名称”来训练系统，以使其对字段中的其他输入数据具有通用性。这是我真的很困惑的部分。

请不要简单地指出一些算法（SVM 等），因为我知道它们是可能的，但我缺少关于算法如何处理这些行以处理其他输入的详细信息。我看到的所有示例都直接提供模型并告诉使用它们，因此我无法构建一些我想要的东西。

任何关于算法（任何示例算法都可以）如何使用上述句子来构建训练模型的示例都会非常有帮助。

感谢您的时间和帮助。

注意：标签部分中指定的任何一种编程语言对我来说都可以。

我有一个要对聊天文本进行分类的用例。我想在 Apache OpenNLP 中使用 DocumentCategorizer 对聊天进行分类。但为此，我必须拥有应该已经分类聊天的训练数据。我是否必须手动对数百个聊天进行分类以准备训练和测试数据？我还可以做些什么？我打算将聊天类别与服务相关的问题。然后，此类别列表将是特定于域的。该数据的提供者是否应该向我提供分类的聊天数据？提前致谢。

是否有可能使用 Java 替代 NLTK 来“验证”单词，正如在这个问题中可以看到的那样？

在动词/名词/形容词形式之间转换单词

例如，我想将出生转换为出生，因为在使用 Wordnet 相似度时，算法并没有显示出生和出生非常相似。

因此，我想将出生转换为出生，反之亦然。为了有更多相似的词。

你有什么建议？我找到了一些工具，但我不确定他们是否可以做到这一点： - NTLK（我猜只有 python） - OpenNlp - Stanford-Nlp - Simple NLG

谢谢