OpenNLP

本文是OpenNLP的一个简要介绍。 OpenNLP目前Apache的顶级项目，纯JAVA自然语言处理工具包，支持大多数的自然语言处理任务，如tokenization（分词）, sentence segmentation（分句）, part-of-speech tagging（词性标记）, named entity extraction（命名实体提取）, chunking（语块）, parsing

序 本文主要研究下如何使用opennlp进行词性标注 POS Tagging 词性（Part of Speech, POS），标注是对一个词汇或一段文字进行描述的过程。这个描述被称为一个标注。 目前流行的中文词性标签有两大类：北大词性标注集和宾州词性标注集。现代汉语的词可以分为两类12种词性：一类是实词：名词、动词、形容词、数词、量词和代词；另一类是虚词：副词、介词、连词、助词、叹词和拟声词。 这

序 本文主要研究下如何使用opennlp进行依存句法分析 Parser opennlp主要使用Parser来进行依存句法分析，其模型为ParserModel @Test public void testParserTool() throws IOException { try (InputStream modelInputStream = this.getClass

目录 OpenNLP介绍 OpenNLP执行步骤 预训练模型 OpenNLP介绍 Apache OpenNLP库是一个基于机器学习的工具箱，用于处理自然语言文本。OpenNLP 支持大部分通用的NLP任务，例如分词、分句、词性标注、命名实体识别、分块、语法分析、语言检测、共指解析等。 OpenNLP项目的目标是为上述任务创建一个成熟的工具箱。另一个目标是为各种语言提供大量的预构建模型，以及这些模型

小编典典 这是我放在一起的一些(旧)示例代码，以及随后的现代化代码： package opennlp; import opennlp.tools.cmdline.PerformanceMonitor; import opennlp.tools.cmdline.postag.POSModelLoader; import opennlp.tools.postag.POSModel; import op

import java.io.*; import opennlp.tools.sentdetect.SentenceDetectorME; import opennlp.tools.sentdetect.SentenceModel; import opennlp.tools.tokenize.Tokenizer; import opennlp.tools.tokenize.TokenizerME;

目录   Document Categorizer 模型训练 文档分类 Document Categorizer 文档分类程序可以将文本分类为预定义的类别。它基于最大熵框架。 模型训练 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputSt

主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习简介 自然语言学习初级 数学和机器学习知识补充 自然语言处理中级 自然语言处理专项领域学习 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes

知识图谱 接口: nlp_ownthink 目标地址: https://ownthink.com/ 描述: 获取思知-知识图谱的接口, 以此来查询知识图谱数据 限量: 单次返回查询的数据结果 输入参数 名称 类型 必选 描述 word str Y word="人工智能" indicator str Y indicator="entity"; Please refer Indicator Info

PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）

这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言，如英语，印地语，葡萄牙语等。

自然语言处理怎么学？ 先学会倒着学，倒回去看上面那句话：不管三七二十一先用起来，然后再系统地学习 nltk是最经典的自然语言处理的python库，不知道怎么用的看前几篇文章吧，先把它用起来，最起码做出来一个词性标注的小工具 自然语言处理学什么？ 这门学科的知识可是相当的广泛，广泛到你不需要掌握任何知识就可以直接学，因为你不可能掌握它依赖的全部知识，所以就直接冲过去吧。。。 话说回来，它到底包括哪些

自然语言处理之序列模型 - 小象学院 解决 NLP 问题的一般思路 这个问题人类可以做好么？ - 可以 -> 记录自己的思路 -> 设计流程让机器完成你的思路 - 很难 -> 尝试从计算机的角度来思考问题 NLP 的历史进程 规则系统 正则表达式/自动机 规则是固定的 搜索引擎 “豆瓣酱用英语怎么说？” 规则：“xx用英语怎么说？” => translate(XX, English)

自然语言处理（NLP）是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统通信的AI方法。 当您希望像机器人这样的智能系统按照您的指示执行，当您想要听取基于对话的临床专家系统的决定等时，需要处理自然语言。 NLP领域涉及使计算机使用人类使用的自然语言来完成有用的任务。 NLP系统的输入和输出可以是 - Speech 书面文字 NLP的组成部分 在本节中，我们将了解NLP的不同组件。 NLP有两个组成部分。 组

来自 PythonProgramming.net 的文章，欢迎阅读自然语言处理系列教程，使用 Python 的自然语言工具包 NLTK 模块。