斯坦福NLP中的“语义图”和“树”有什么区别？
斯坦福NLP中的SemanticGraph和Tree，比如TreeGraphNode之间有什么区别？
共有1个答案
SemanticGraph是一个依赖树，而tree是一个选区树。也就是说，第一个是类似于cat的结构
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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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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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假设我们有一篇文章要注释。如果我们将文本作为一个非常长的句子而不是文档输入，斯坦福在注释一个长句子与循环遍历文档中的每个句子和最终所有结果之间有什么不同吗？ 编辑：我运行了一个测试，似乎这两种方法返回了两个不同的NER集。我可能只是做错了，但这确实非常有趣，我很好奇为什么会发生这种情况。
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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
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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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我使用StanfordNLP来标记用智能手机编写的一组消息。这些文本有很多拼写错误，不遵守标点符号规则。通常，空格缺失会影响标记化。 例如，以下句子漏掉了“California.This”和“university，founded”中的空格。 斯坦福大学位于加利福尼亚州，这所大学是一所伟大的大学，创建于1891年。 标记器返回： {“斯坦福”、“大学”、“是”、“位于”、“加利福尼亚州”。这个”、“