问题标签 [pycorenlp]
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stanford-nlp - StanfordCoreNLP - 将 pipelineLanguage 设置为德语不起作用？
我正在使用pycorenlp客户端与斯坦福 CoreNLP 服务器对话。在我的设置中，我设置pipelineLanguage为german这样：
但是，从外观上看，我会说它不起作用：
将返回：
这应该更像
在我看来，设置'pipelineLanguage': 'de'由于某种原因不起作用。
我已经执行了
为了启动服务器。
我从记录器中得到以下信息：
显然服务器正在加载英语模型 - 没有警告我。
stanford-nlp - CoreNLP API 相当于命令行？
对于我们的一个项目，我们目前正在使用带有命令行的语法分析组件。我们想从这种方法转移到现在使用 corenlp 服务器（以获得更好的性能）。
我们的命令行选项如下：
我尝试了一些方法，但在使用 corenlp API（使用 Python）时没有找到合适的选项。
例如，如何指定文本已经被标记？
我真的很感激任何帮助。
python - 使用 python 在 stanford-nlp 中的回指解析
我正在尝试做回指解析，下面是我的代码。
首先，我导航到我下载了 stanford 模块的文件夹。然后我在命令提示符下运行命令来初始化 stanford nlp 模块
之后，我在 Python 中执行以下代码
我想将句子更改为Tom is a smart boy. He know a lot of thing.PythonTom is a smart boy. Tom know a lot of thing.中没有教程或任何帮助。
我所能做的就是用 Python 中的以下代码进行注释
共指消解
并通过解析 coref
我低于 JSON
对此有什么帮助吗？
python - 为什么 CoreNLP ner tagger 和 ner tagger 将分开的数字连接在一起？
这是代码片段：
我期望的是：
如您所见，人造电话号码由 \xa0 连接，据说这是一个不间断的空格。我可以通过在不更改其他默认规则的情况下设置 CoreNLP 来将其分开吗？
ner_tagger 定义为：
python - 使用 Stanford NLP for python 进行信息提取和关系提取
如何使用 Python 的斯坦福核心 NLP 从一堆文档中提取一些公司的名称？
这是我的数据示例：
'3Trucks Inc（'3Trucks' 或公司）是一个技术支持的长途 B2B 数字平台，通过其内部开发的数字平台，将货主与长途货运需求和可以为其提供服务的卡车所有者相匹配。成立于 2016 年, 3Trucks 总部位于加利福尼亚州，并在波士顿和佛罗里达州租用了办事处。他们的一些顶级客户是谷歌、IBM 和诺基亚
3Trucks 成立于 2010 年，由 Mark Robert 先生担任首席执行官，John Mclean 担任合伙人兼首席技术官。
我想输出信息提取：
我想输出关系提取：
python - 实体关系提取斯坦福 CoreNLP
请尝试从 pdf 中的解析句子中提取关系。我使用 stanford coreNLP 和 python pycorenlp 来解析句子现在我想从这个解析树中提取主语动词和宾语
这是我的数据示例：'Mark Robert 是 3trucks 的创始人。3trucks成立于2010年'
这是我想要的输出：（'Mark Robert'，创始人，'3truck'）（'3truck'，成立'2010'）
这是文本和代码的示例
我的代码输出：
regex - 可以使用 NLP 吗？自然语言处理
我有一组项目名称、一组关键字和一组段落。
现在我的任务是，检查关键字是否匹配任何项目名称，关键字是否匹配任何段落中的任何单词。
如果任何一组段落与关键字匹配并且任何项目与相同关键字匹配，那么我必须将这些段落分配给该项目。
我一直在为此使用字符串正则表达式。但这可以使用自然语言处理概念来实现吗？
如果是...请让我知道如何实施。这对我很有帮助。
提前致谢。
nlp - 使用 CoreNLP 将句子分割成子句
我正在解决以下问题：我想使用 Stanford CoreNLP 将句子分成子句。例句可能是：
我现在希望将我的句子拆分为单个“S”，如下面的树形图所示：
我希望输出是一个带有单个“S”的列表，如下所示：
我会非常感谢任何帮助:)
nlp - CoreNLP: Can it tell whether a noun refers to a person?
Can CoreNLP determine whether a common noun (as opposed to a proper noun or proper name) refers to a person out-of-the-box? Or if I need to train a model for this task, how do I go about that?
First, I am not looking for coreference resolution, but rather a building block for it. Coreference by definition depends on the context, whereas I am trying to evaluate whether a word in isolation is a subset of "person" or "human". For example:
My naive attempt to use Gensim's and spaCy's pre-trained word vectors failed to rank "engineer" above the other two words.
I found the following lists from CoreNLP promising.
Would these work for my task? And if so, how would I access them from the Python wrapper? Thank you.