共有1个答案
输出格式是固定的，不能开箱即用，但是可以反序列化输出并将其转换为所需的格式。您可以使用基于@DataClasses的设计模式来实现最优操作！
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我在使用Stanford pipeline（CoreNLP的最后一个版本）解析BNC时遇到了一个问题。 解析器只是停留在这个句子中，它甚至不会抛出错误。句子在web界面中得到正确的解析。 我尝试了标记器的选项，但没有结果。 我添加了我正在使用的命令行:java[...]edu.stanford.nlp.pipeline.stanfordCorenlp-注释器tokenize,ssplit,pos,
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试图运行示例，但我一直无法打开“english-left3words-distsim.tagger”文件可能丢失。文件没有丢失，目录指向模型jar文件的位置，路径：edu\stanford\nlp\模型\pos-tagger\english-left3word在jar文件中是正确的。 我使用3.7.0，安装从nuget在视觉工作室2015. 代码如下： 我确实在Stack上看到了一个类似的问题，他
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这是意料之中的行为吗？我在前面运行完整的管道吗？
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我对这两个软件包做了一些比较，不确定应该朝哪个方向发展。我想简要介绍的是： 命名实体识别（人员、地点、组织等） 据我所知，OpenNLP和Stanford CoreNLP公开了非常相似的功能。然而，斯坦福大学的CoreNLP看起来有更多的活动，而OpenNLP在过去六个月里只有几次提交。 根据我所看到的，OpenNLP似乎更容易训练新的模型，仅仅因为这个原因可能更具吸引力。然而，我的问题是，其他人
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问题内容： 我正在努力让我了解Stanford CoreNLP API。我希望得到一个简单的句子，使用以下代码将其标记化： 这是从Stanford NLP网站本身上摘下来的，所以我希望它能开箱即用。遗憾的是没有，因为它在以下位置给了我NullPointerException： 问题答案： 您从Stanford NLP网站上获得的代码将对text变量执行所有注释。为了执行特定的注释，您必须相应地更改
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我正在注释和分析一系列文本文件。 pipeline.annotate方法每次读取文件时都会变得越来越慢。最终，我得到了一个OutOfMemoryError。 管道初始化一次： 然后，我使用相同的管道实例处理每个文件（如SO和斯坦福大学在其他地方推荐的）。 明确地说，我希望问题出在我的配置上。但是，我确信失速和内存问题发生在pipeline.annotate（file）方法上。 在处理每个文件后，我