Stanford CoreNLP 提供了一套用 Java 编写的自然语言分析工具。它最初是为英语开发的，但现在也为（现代标准）阿拉伯语、中文、法语、德语和西班牙语提供不同程度的支持。Stanford CoreNLP 是一个集成的框架，可以很容易地将一堆语言分析工具应用于一段文本。它的分析为更高层次和特定领域的文本理解应用提供了基础性的构建块。Stanford CoreNLP 是一套稳定的、经过良好测试的自然语言处理工具，被学术界、工业界和政府的各种团体广泛使用。
使用 Ant 构建
- 确保你已经安装了 Ant
- 使用以下命令编译代码：
cd CoreNLP ; ant - 然后运行此命令以使用最新版本的代码构建一个 jar：
cd CoreNLP/classes ; jar -cf ../stanford-corenlp.jar edu - 这将在包含最新代码的 CoreNLP 文件夹中创建一个名为 stanford-corenlp.jar 的新 jar
- 与最新代码一起使用的依赖项位于 CoreNLP/lib 和 CoreNLP/liblocal 中，因此请确保将它们包含在您的 CLASSPATH 中。
- 使用最新版本的代码时，请确保下载最新版本的 corenlp-models 、 english-models 和 english-models-kbp 并将它们包含在你的 CLASSPATH 中。
使用 Maven 构建
- 确保你已经安装了 Maven
- 如果您在 CoreNLP 目录中运行此命令：
mvn package，它应该运行测试并构建这个 jar 文件：CoreNLP/target/stanford-corenlp-4.4.0.jar - 使用最新版本的代码时，请确保下载最新版本的 corenlp-models 、 english-extra-models 和 english-kbp-models 并将它们包含在您的 CLASSPATH 中。
- 如果您想将 Stanford CoreNLP 用作 Maven 项目的一部分，您需要将模型 jar 安装到您的 Maven 仓库中。下面是安装西班牙模型 jar 的示例命令。 对于其他语言，只需更改命令中的语言名称。 安装
stanford-corenlp-models-current.jar你需要设置-Dclassifier=models. 这是西班牙语的示例命令：mvn install:install-file -Dfile=/location/of/stanford-spanish-corenlp-models-current.jar -DgroupId=edu.stanford.nlp -DartifactId=stanford-corenlp -Dversion=4.4.0 -Dclassifier=models-spanish -Dpackaging=jar
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一、python–stanfordcorenlp stanford core nlp 是一个用于nlp的工具库。它是用java写的，但是现在也为python提供了接口。前段时间笔者尝试在python中使用它： 首先引入stanfordcorenlp的包 1、在python文件中引用 from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP stanfordcoren
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所以可以直接配置gradle依赖。对不同的语言通过classifier选择对应的model。其中models是其他语言models的基础，默认可以处理English，必须引入。我们需要处理中文，所以还需要：models-chinese。 然而models和models-chinese两个包很大，下载有点慢(对网速自信的童鞋可以无视“然而”)。所以我就用迅雷下载好通过本地文件引入。 // Apply
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Stanford CoreNLP 中文自定义词典 启动服务 参考文档，感谢前人探路 Doc CSDN 深入浅出 Stanford NLP（深入篇） 下载 CoreNLP的源码git 下载chinese模型jar包，解压到src 用ant导入build.xml，Eclipse-File-New-Other-Java-Java Project from Existing Ant Buildfile 启
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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
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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
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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
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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）
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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
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先来一段前戏 机器学习的过程是训练模型和使用模型的过程，训练就是基于已知数据做统计学习，使用就是用统计学习好的模型来计算未知的数据。 机器学习分为有监督学习和无监督学习，文本分类也分为有监督的分类和无监督的分类。有监督就是训练的样本数据有了确定的判断，基于这些已有的判断来断定新的数据，无监督就是训练的样本数据没有什么判断，完全自发的生成结论。 无论监督学习还是无监督学习，都是通过某种算法来实现，而
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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
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PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）