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stanford-nlp - 使用 Core NLP 和 Stanford Parser 执行部分语音标记的不同结果？
Stanford Parser 和 Stanford CoreNlp 使用的词性 (POS) 模型不同，这就是为什么通过 Stanford Parser 和 CoreNlp 执行的 POS 标记的输出存在差异的原因。
- 在线核心 NLP 输出
- /DT男/NN是/VBZ抽烟/NN./。
- A/DT女/NN骑/NNS a/DT马/NN./.
- 在线斯坦福解析器输出
- /DT男/NN是/VBZ抽烟/VBG./。
- A/DT 女/NN 骑/VBZ a/DT 马/NN./. 同样多的句子
是否有比较两个模型的文档和其他关于差异的详细说明？
对于这些情况，corenlp 的输出似乎是错误的。除了我在错误分析过程中检查的几句话之外，我想可能会有很多类似的情况出现此类错误。
regex - 通过混合语法和正则表达式模式搜索字符串
我想使用 R 在文本中搜索通过 POS 和实际字符串混合表达的模式。（我在这里的 python 库中看到了这个功能：http: //www.clips.ua.ac.be/pages/pattern-search）。
例如，搜索模式可以是: 'NOUNPHRASE be|is|was ADJECTIVE than NOUNPHRASE'，并且应该返回包含以下结构的所有字符串：“a cat is faster than a dog”。
我知道包裹喜欢openNLP并qdap提供方便的 POS 标记。有没有人将它的输出用于这种模式加工？
nlp - 我可以使用哪些工具来查找词性模式
我正在寻找在文档语料库中查找词性模式的工具。我正在使用斯坦福 NLP 工具对我的文档进行 POS 标记。现在我想查询这些标记的文档并找到一些特定的 POS 模式，例如
NP是JJ （例如：电影不错）
或JJ NP （例如：优秀的鹅肝）
有没有一种工具可以简单有效地为我完成这项工作，还是我需要自己编写？
stanford-nlp - 在斯坦福 CoreNLP 中强制使用 POS 标签
有没有办法使用 Stanford CoreNLP 处理已经带有 POS 标记的文本？
例如，我有这种格式的句子
我想通过强制给定的 POS 注释用引理、ner、解析等进行注释。
更新。我试过这段代码，但它不工作。
java - Apache OpenNLP Part of Speech Tagger：在哪个数据集上训练过？
我正在使用 Apache OpenNLP 词性标注器在文本集合中进行词类识别。我正在尝试评估标记器的性能，我想知道它可能已经训练过哪些数据？存在的英语模型名称没有暗示使用的训练数据。
Apache OpenNLP 文档提到了几个可能被用于训练 POS-Tagger 的语料库。 http://opennlp.apache.org/documentation/manual/opennlp.html#tools.corpora
有谁知道如何找出英语 POS 模型已经训练了哪些训练数据？
python - 从 NTLK pos_tag 中仅选择 'NN' 和 'VB' 单词
我只需要从输入的句子中打印 'NN' 和 'VB' 单词。
python-2.7 - 激发 NLTK 词性标注器报告复数专有名词
让我们在包中试用 Python 著名的词性标注器nltk。
这给了我
[('Buddy', 'NNP'), ('Billy', 'NNP'), ('went', 'VBD'), ('to', 'TO'), ('the', 'DT') , ('moon', 'NN'), ('and', 'CC'), ('came', 'VBD'), ('Back', 'NNP'), ('with', 'IN') , ('几个', 'JJ'), ('维京人', 'NNS'), ('.', '.')]
您可以在此处解释代码。我对“Back”被归类为专有名词（NNP）感到有些失望，尽管这种混淆是可以理解的。我更难过的是“维京人”被称为简单复数名词 (NNS) 而不是复数专有名词 (NNPS)。任何人都可以提出一个简短输入的示例，该示例会导致至少一个 NNPS 标签？
stanford-nlp - 斯坦福 POSTagger 与 UIMA
我正在尝试在 UIMA 管道中制作 POSTagger（词性）。我已经下载了 stanford POSTagger jar 并将其附加到项目中并复制了英语模型，但它引发了一些异常。
我的代码：
例外：
nlp - 如何解释 NLTK Brill 标记器规则
对于生成的 Brill 标记规则：
我知道：
'CS'是从属连词
'QL'是限定词
我猜：
[(Word([1, 2, 3]),'as')]表示规则的条件。它代表单词'as'出现在目标单词之前的第一个、第二个或第三个位置。目标词是要被 POS 标签标记的词。
我不知道：这是什么意思'016'？如何从整体上解读规则？