CoreNLP

自然语言分析工具集
授权协议 GPL
开发语言 Java
所属分类 神经网络/人工智能、 自然语言处理
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 向泽语
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

CoreNLP 是斯坦福提供的一组用Java编写的自然语言分析工具。它可以接受原始的人类语言文本输入,并给出单词的基本形式,其词性,是否为公司,人员等的名称,规范化和解释日期,时间和数字量,标记句子的结构在短语或单词从属关系方面,并指出哪些名词短语指代相同的实体。

它最初是为英语开发的,但现在也为(现代标准)阿拉伯语,(大陆)中文,法语,德语和西班牙语提供不同级别的支持。斯坦福大学的CoreNLP是一个集成的框架,这使得将一堆语言分析工具应用于一段文本变得非常容易。从纯文本开始,您只需两行代码即可运行所有工具。

它的分析为更高层次和特定领域的文本理解应用程序提供了基础构建块。Stanford CoreNLP是一套稳定且经过测试的自然语言处理工具,已被学术界,行业和政府中的各个团体广泛使用。这些工具使用基于规则的,概率机器学习和深度学习组件。

  • CoreNLP服务器 入门 API文档 使用CoreNLP进行批注: / 查询TokensRegex: /tokensregex 查询Semgrex: /semgrex Java客户端 通过其他编程语言使用 服务器管理 启动服务器 搬运工人 停止服务器 添加用户名/密码验证 命令行标志 专用服务器 怪癖和细微之处 字符编码 默认属性 未记载的功能 服务器准备就绪 CoreNLP包含一个简单的Web

  • CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger)、命名实体识别(named entity recognizer (NER))、情感分析(sentiment analysis)等功能。 【开源中文分词工具探析】系列: 1. 前言 CoreNLP的中文分词基于CRF模型: \[ P_w(y|x) = \frac{e

  • 首先,进入到 CoreNLP 的下载页 Overview - CoreNLP 这里我们首先下载 CoreNLP 的英文版本,也就是基础版本 ​​​​​​https://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-latest.zip 解压,放到文件夹中 PATH1 中 然后,返回 CoreNLP 主页,然后下载中文工具包 https://search.ma

  • 如@StanfordNLPHelp所述,stanza可以导入并与以下代码一起使用:from stanza.nlp.corenlp import CoreNLPClient client = CoreNLPClient(server='http://localhost:9000', default_annotators=['ssplit', 'tokenize', 'lemma', 'pos', '

  • 官网介绍: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/annotators.html 每个annotator点进去可以查看更详细的介绍 https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/annotators.html corenlp版本4.2.2 annotator Description 我的理解 tokenize Tokenizes

  • -不幸的是,专用服务器的设置(在上一页的下面部分描述)并不是那么直接。到目前为止,我的服务器似乎在运行,但我无法从终端甚至浏览器调用它。 “sudo service corenlp status”导致 corenlp.service Loaded: loaded (/etc/init.d/corenlp; generated) Active: active (exited) since Sat 2

 相关资料
  • 问题内容: 我正在尝试将包含(自然语言)时间的字符串解析为 hh:mm 时间对象?例如: 我已经研究了Ruby的Chronic和Java的Natty(以及其他一些库),但是它们似乎都专注于解析日期。诸如“十点五”之类的字符串均无法正确解析。 有人知道适合我需要的图书馆吗?还是应该开始使用自己的解析器? 问题答案: 我不想延长parsedatetime,因此我决定使用pyPEG(Python的解析器

  • 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

  • 我一直在做一个项目,我必须学会使用NLP工具。我正在用C#编写它,因此正在使用SharpNLP库(基于OpenNLP),其中还包括一个WordNet访问库。我正在对分块功能进行一些练习,因为我的程序将经常使用它来修改句子中的一些单词,而不是其他单词,具体取决于它们在句子中扮演的角色。 chunker输出带有解析树缩写标签的短语,以及附加到单个单词的短语(这对我的情况更重要),但问题是我不知道其中一

  • 2. 自然语言和形式语言 自然语言(Natural Language)就是人类讲的语言,比如汉语、英语和法语。这类语言不是人为设计(虽然有人试图强加一些规则)而是自然进化的。形式语言(Formal Language)是为了特定应用而人为设计的语言。例如数学家用的数字和运算符号、化学家用的分子式等。编程语言也是一种形式语言,是专门设计用来表达计算过程的形式语言。 形式语言有严格的语法(Syntax)

  • 自然语言是人类讲话使用的语言,如英语、西班牙语和法语等。虽然人们总要给自然语言加上一些规则,但自然语言并非人类设计,它们是自然演化而来的。 形式语言是人们为特定应用设计的语言。例如,数学家使用的记号就是一种便于表示数字与符号关系的形式语言。化学家也使用一种形式语言来表示分子的化学结构。最重要的是: 编程语言是人为设计的用来表达计算的形式语言。 前面也提到过,形式语言有严格的语法规则。比如3+3=6

  • 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。