LingPipe

Plingpipe是alias公司开发的一款自然语言处理软件包。提供了文本分类，命名体识别、情感分类、中文分词、词性标注、拼写检查、聚类等一系列的NLP算法接口，最近工作也需要用到这个工具，于是深入调研了一把，下面是一些本人的总结。 一、          命名体识别： 1、  原理 有监督的统计模型和一些更简单直接的方法，比如词典匹配和基于规则的正则匹配 该模型需要注意两点：第一，lingpip

    以下信息均来自于lingpipe的说明页面：     http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/read-me.html     lingpipe的功能中对我们有帮助的有： 分类，聚类；实体识别，中文分词，情感分析；矩阵分解，条件随机场，EM算法，逻辑回归。 lingpipe有一个免费的软件包，版本为4.1.0。在下载之后会得到一个文件夹，在文件

使用Lucene构建歧义实体映射index： /* * we need run this file as "Java Application" before this system is built */ //http://lucene.apache.org/core/5_3_1/demo/overview-summary.html#overview_description public c

简介 LingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of SpeechTagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（I

原文地址：[工具]Java自然语言处理 LingPipe 作者：小鱼头 LingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼

应一些同学的要求，把最终的代码都贴出来了。。。。 一般不讲那么多东西，直接贴代码，想看原理直接找官网，文末有链接和参考文献。 public Map<String, String> EntityRecognition(String submitData) throws Exception { Map<String , String> returnDataMap = new TreeMap<St

The following white papers discuss some of the mathematics and bakeoff evaluations of some of the LingPipe modules. Carpenter, Bob. 2011. Sampling, Modeling and Measurement Error in Inference from Cli

1 使用命令行运行lingpipe中的ClassifyNews,java : （1）首先将路径切换到ClassifyNews,java所在的目录下，即：cd demos/tutorial/classify （2）在windows下执行命令：java -cp "http://www.cnblogs.com/../lingpipe-4.0.1.jar; classifyNews.jar" Classi

酒店评论情感分析系统（四）——LingPipe在Eclipse中的运行 　　本来打算在做这个项目的时候，使用基于语义的文本倾向性分析方法，即先通过对评论文本进行中文分析，去停用词，然后在倾向性语义模式库的帮助下对抽取出来的形容词或短语逐一进行倾向性判断并赋予一个倾向值，最后将上述所有倾向值累加起来得到文章的总体文本倾向性。但是由于在建语料库和倾向性字典那块没有找到好的方法，并在查阅相关资料的时候，

[b]基本模型[/b] 基本技术工作如下：搜索引擎提供可使用的稳定被用来索引和被训练成为一种语言模型。这种语言模型存储的是短语和短语统计的特征信息。当提交一个查询时， 类src/QuerySpellCheck.java 在模型中寻找与之匹配的字符编辑操作，诸如字符截取，插入，替换，转换和删除等等，这样使查询更好的适用于语言模型。如果 你提交一个查询"Gretski"，模型中的数据来源为rec.sp

文本倾向性分析 文本倾向性分析（情感分析 ）是将用户的观点分为“正面”和“负面”，有时候会多一个“中性”。文本倾向性分析一个比较直观的应用就是追踪用户对于一个事物的观点和偏好，比如分析豆瓣上一个电影的评论进行分析。正因为如此情感分析又被称为观点挖掘。 LingPipe lingpipe 是alias公司开发的一款自然语言处理软件包，包括主题分类、句题检测、字符语言建模等十余个模块。而且文档完整，甚

1 使用命令行运行lingpipe中的ClassifyNews,java : （1）首先将路径切换到ClassifyNews,java所在的目录下，即：cd demos/tutorial/classify （2）在windows下执行命令：java  -cp "http://www.cnblogs.com/../lingpipe-4.0.1.jar; classifyNews.jar" Class

进行k-均值聚类      1. 首先初始化一个聚类对象： KMeansClustererLabel<String> clusterer             =   new   KMeansClustererLabel<String>(   FEATURE_EXTRACTOR ,                                   numClusters,           

TrainTClassifier，基于TF/IDF算法的分类器，必须先把要语料库放到各自所属的分类文件夹中，比如：与金融相关的文章就放到金融这个文件夹中，我这的根目录是f:/data/category，训练完后会生成一个分类器模型tclassifier，之后其它文本的分类的确定就是通过它。 /** * 使用 Lingpipe的TF/IDF分类器训练语料 * * @author laigoo

LingPipe 是公司开发的一款自然语言处理开源Java软件包，目前最高版本是4.0.1 LingPipe的优势是: 比较全面的覆盖自然语言处理的各个分支，文本分词，聚类，语义情感分析，领域知识学习等等 具有全套在research上免费的源码，样列代码，测试代码(商业与非商业均同一套代码)，并且文档详细，对于其中模型所参考的论文都引用出来，适合研究学习. 作为相对开源资源缺少的领域，项目一直持续

What is Text Classification? Text classification typically involves assigning a document to a category by automated or human means. LingPipe provides a classification facility that takes examples of t

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。