मैं स्टैनफोर्ड कोर NLP उपयोग कर रहा हूँ और मैं इस पंक्ति का उपयोग के साथ कुछ पाठ बेडौल:अपने पाठ को संसाधित करने में कुछ मॉड्यूल लोड करने के लिए स्टैनफोर्ड-NLP
props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, dcoref");
वहाँ एक मॉड्यूल है कि मैं हिस्सा करने के लिए लोड कर सकते हैं है ये पाठ?
या कुछ पाठ को रोकने के लिए स्टैनफोर्ड कोर का उपयोग करने के लिए एक वैकल्पिक तरीके से कोई सुझाव?
आप
मुझे लगता है कि पार्सर उत्पादन एनपी हिस्सा प्राप्त करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता धन्यवाद। Stanford Parser website पर संदर्भ-मुक्त प्रतिनिधित्व पर एक नज़र डालें जो उदाहरण आउटपुट प्रदान करता है।
स्टैनफोर्ड NLP साथ ठस उपयोग करने के लिए आप निम्न पैकेज का उपयोग कर सकते हैं:
स्रोत: http://www-nlp.stanford.edu/links/statnlp.html#NPchunk
ये एनपी चंकिंग करने के लिए सिर्फ पैकेज हैं। उदाहरण के लिए: मार्क ग्रीनवुड का नाम वाक्यांश चंकर, एक गेट रैपर प्रदान करता है, लेकिन स्टैनफोर्ड एनएलपी पार्स पेड़ आदि का उपयोग करने के लिए कोई रैपर नहीं है। मुझे लगता है कि कोई भी रेगेक्स आधारित कमजोर कर सकता है - एक कस्टम चंक एनोटेटर हो सकता है जो पाइपलाइन में जोड़ता है। पीओएस पर टोकन रेगेक्स का उपयोग करके एक कस्टम एनोटेटर कहें, पाइपलाइन में "पार्स" के बाद डालें। इस तरह कि पार्स पेड़ में एक और नोड "एनएनपी" हो सकता है जिसके तहत चंकी टोकन वहां हैं। उम्मीद है कि किसी ने कोरएनएलपी के लिए कहीं ऐसा किया है। – aditrip
द्वारा "बेडौल" आप आधार एनपी मात्रा और क्रिया समूहों तरह बातें चुनने अर्थ कर रहे हैं? या क्या आप अलग-अलग ब्लॉग टिप्पणियों जैसे टेक्स्ट के संबंधित समूह जैसे सेगमेंट में बड़े टेक्स्ट को विभाजित करना चाहते हैं? –
मेरे पास एक ही प्रश्न है; मेरे मामले में मेरा मतलब है उदाहरण के लिए संज्ञा वाक्यांशों को निकालना – humanzz