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对于处理此问题的较低级别类，可以查看标记器文档。在CoreNLP级别上，您只需使用注释器的“tokenize,ssplit”。
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我曾使用grep和awk从斯坦福CRF-NER的“内联XML”中提取英语文本中的命名实体，我希望在其他人类语言中使用相同的更大工作流。 我一直在尝试法语（西班牙语似乎给我带来了一个Java错误，这是另一个故事），并使用我得到标准文本输出，每个句子都有各种类型的注释，包括正确组合在一起的多单词实体，如下所示： 我知道解析它是可能的，但当我真的只是想要整个文件中的实体列表时，这似乎浪费了很多处理。 我
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我是Java和Stanford NLP工具包的新手，并试图在一个项目中使用它们。具体地说，我尝试使用Stanford Corenlp toolkit来注释文本（使用Netbeans而不是命令行），并尝试使用http://nlp.Stanford.edu/software/Corenlp.shtml#Usage上提供的代码（使用Stanford Corenlp API）。问题是：有人能告诉我如何在文
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UIMA和StanfordNLP在流水线操作之后生成输出，比如如果我们想做词性标记，那么在输入文本中首先进行标记化，然后进行词性标记。 我想使用UIMA的标记化，并在Stanford CoreNLP的POS标记器中使用该标记。但是Stanford CoreNLP的POS标记器需要在POS标记器之前运行标记器。 那么，是否可以在同一管道中使用不同的API？是否可以同时使用UIMA标记器和Stanfo
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有人能让我知道核心NLP的区别吗 http://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ 斯坦福大学NLP http://nlp.stanford.edu/
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它工作得很好，但需要很多时间；假设我们在一个问答系统中使用它，那么对于每一个新的输入，都必须运行pipeAnnotation。正如你所知道的，每次都要提取一些规则，训练一些数据等，以生成一个带有NLP标记的句子，如POS，NER和...... 首先，我想用RMI和EJB解决这个问题，但是失败了，因为不管是什么JAVA架构，对于每一个新的句子，pipeAnnotation都应该从头开始学习。查看in
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如果我从主页上举个例子： 斯坦福解析器： 交付下面的树： 我现在想拆分依赖于其结构的树以获取子句。所以在这个例子中，我想拆分树以获得以下部分： 印度有史以来最强的降雨 最强的降雨导致孟买金融中心关闭 最强的雨切断了通讯线路 最强降雨导致机场关闭 大雨迫使数千人睡在办公室 强降雨迫使数千人在夜间步行回家 所以第一个答案是使用递归算法打印所有根到叶的路径。 以下是我尝试过的代码： 当然，这段代码完全不