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在我的作业中，我在这里使用 SharpNLP 来定义词性，如名词、形容词、动词等。然后，我想根据时态对句子进行分类，首先在这种情况下，以过去时为例。

让我看看我的代码..

allInput = "我昨天很忙。"

简单来说，在listSentence[0]中包含“我昨天很忙”。然后在string[] lWord
中拆分为“I”、“was”、“busy”、“yesterday” 然后我使用了 SharpNLP，它运行良好，因此string[] lPOS包含 {“NN”、“VBD”、“JJ” , "NN"} 那应该被识别为 TRUE 基于该输出，我很困惑如何识别为过去时 - TRUE 或 FALSE。 解释 ：

NN：名词，单数或
整体 VBD：动词，过去时
VBP：动词，非第三人称单数现在时
VBZ：动词，第三人称单数现在
时 VBG：动词，动名词或现在分词
VBN：动词，过去分词
JJ：形容词
PRP：人称代词

如果 allInput = "我昨天很忙"
string[] lPOS = {"PRP", "VBP", "JJ", "NN"}
那应该被识别为 FALSE

if allInput = "他们昨天很忙"
string[] lPOS = {"PRP", "VBP", "JJ", "NN"}
那应该被识别为 FALSE

if allInput = "I was busy tomorrow"
string[] lPOS = {"PRP", "VBD", "JJ", "NN"}
那应该被识别为 FALSE

先生，请帮助我。给我一个想法和规则来根据上面的所有输出识别过去时。让我通过你的例子来学习。非常感谢大家。:) :)

我想在我的 C# 项目中使用 NLP。我已经下载了 SharpNLP 模型文件 (organisation.nbin) 和 SharpNLP 的源文件，并将它们解压缩到一个文件夹中。

如何将它集成到我的应用程序中？

我想使用 Clear Parser 来提取输入句子的语义角色标签。我在这里下载了jar文件，但我不知道如何使用这个jar文件。

我在网上搜索，但没有很好的使用指南。

请帮我解决这个问题（我的项目在 windows 上的 eclipse 中）。

我编写了一个小型 C# 程序，将一堆单词编译成一行文本，我想使用 NLP 只是为了给我一个百分比的可能性，即一堆单词是一个句子。我不需要令牌或标记，如果需要，所有这些都可以在后台完成。我在我的项目中引用了 OpenNLP 和 SharpEntropy，但我遇到了一个错误“数组尺寸超出了支持的范围”。使用这些时，所以我也尝试使用 IKVM 创建的 OpenNLP 没有锐熵，但是没有文档，我似乎无法围绕正确的步骤来仅获得百分比概率。

任何帮助或方向将不胜感激。

I have been doing some basic tweaking with Stanford-NLP for last few days. I have read about Link Grammar too. If anyone have used any of these libraries, is it possible to detect interrogative sentence using any of them? Currently I am stuck in Stanford-NLP. I might have to add a large sum of code for it to work. It looks like i might need to create a separate PCFG.

我正在使用斯坦福 CoreNLP。我需要检测并识别输入文本中每个 CorefChain 的“共指集”和“代表性提及”：

For example: Input: Obama was elected to the Illinois state senate in 1996 and served there for eight years. 2004年，他以创纪录的多数席位从伊利诺伊州选出，并于2007年2月宣布了他的总统候选人资格。

输出：使用“Pretty Print”我可以得到以下输出：

但是，我需要以编程方式识别和检测上面的输出，称为“共指集”。（我的意思是我需要识别所有对，例如：“he”->“Obama”）

注意：我的基本代码如下（来自http://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/coref.html）：

使用SharpNL和OpenNLP的en-parser-chunking.bin，我试图将一个句子解析成一棵树。SharpNL 的一项测试表明，给定一个模型，您可以按如下方式解析一个句子：

所以我下载了 en-parser-chunking.bin 文件，从中创建了一个模型以及一个解析器，并尝试解析相同的输入：

这段代码运行，但是当我p在调试器中分析时，它有一个 TOP 的 Head 并且没有孩子。这是我使用的模型的问题吗？或者我是如何使用它的？

我真的是 C# 新手，想用 SharpNLP 做一个 NLP 项目。我知道 目前它提供以下 NLP 工具：

句子分割器 分
词
器 词性标注器 词
块
分析器 解析器
名称查找器共
指工具
WordNet 词法数据库的接口

我尝试了几个示例（我有那些 .nbin 模型），但未能将 SharNLP 工具集成到 VS 2015。任何人都可以提供一些指导或示例以将这个 sharpNLP 工具与 VS 一起使用。谢谢

如何在斯坦福关系提取中使用 10 折交叉验证。我创建了一个自定义关系提取模型，我需要评估这个模型

我正在尝试Lemmatizer在我的 asp.net 代码（c#）中使用。为此，我应该安装 4 个库，它们是 ：LemmaSharp、LemmaSharpPrebuilt和Lzma#LemmatizerPrebuiltCompact

我在 上找到了前 3 个库NuGet，但我找不到LemmatizerPrebuiltCompact库。因此，当我编写以下代码时：

我LemmatizerPrebuiltCompact按预期收到以下错误：

错误 CS0246 找不到类型或命名空间名称“LemmatizerPrebuiltCompact”（您是否缺少 using 指令或程序集引用？）

尝试#1

我尝试安装LemmatizerPrebuiltCompact.dll库并将其添加到项目中，但是当我更改项目的目录时它就消失了（PS：我希望它能够工作，或者项目目录已更改）。因此，我尝试再次添加它，但我不能。此外，我收到以下错误：

引用无效或不受支持

尝试#2

所以，我尝试安装Sparc.TagCloud库。当我这样做时，第一个错误消失了，但它显示错误LemmaSharp.LanguagePrebuilt.English：

错误 CS0433 类型“LanguagePrebuilt”存在于“LemmaSharpPreBuilt，Version=1.0.0.0，Culture=neutral，PublicKeyToken=null”和“LemmaSharpPrebuilt，Version=0.0.0.0，Culture=neutral，PublicKeyToken=null”myMLAppML.ConsoleApp

我认为自 Sparc.TagCloud 版本为 0.0.1 以来出现此错误，尽管 LemmaSharp 版本为 1.0.1。

有什么问题？

有谁知道我能做些什么来解决这个问题？