我可以以考虑POS标签的方式训练OpenNLP NER吗？
似乎在训练OpenNLP命名实体识别时，它只使用文字标记的流（数组），没有任何附加功能。
是否有办法为每个令牌提供额外的功能，以便将语音部分和预先存在的命名实体（其他类型）考虑在内？
共有1个答案
是的，有办法做到这一点
请参见：opennlp文档
只需添加您的feature generator类（它应该扩展AdaptiveFeatureGenerator类）<根据我的经验，添加这样的生成器会使系统的运行速度非常慢，并且不会大大提高性能。
谢谢你。
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我想通过在动词前加一个“X”来标记动词在句子中的位置。我的函数采取以下步骤来实现这一点。 找到动词。我使用spaCy进行POS标记。SpaCy输出一个我称之为的POS标签列表，其中句子中的每个单词都表示为一个标签。 将句子也转换为列表。 确定POS列表中动词标签（例如）的索引。 在索引处插入所需的“X”标记到句子列表中。 第4步假设列表的长度与句子列表的长度相同。通常情况下是这样的，除非spaCy
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我是nlp的新手，我正在尝试找出pos标签。目前我正在试用斯坦福nlp pos标签，url:http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml 从上面的链接中，有这样一句话： 只要该语言有POS注释的培训文本，就可以对标记者进行任何语言的再培训。 然而，我无法让它工作。我现在所能做的就是给它一个文本文件来标记。例如，
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问题内容： 我们可以如下将样式设置为html head标题中的title标签。我试过了没用.. 问题答案： 您可以将CSS应用于元素，但不能应用于属性（因为它适用于“除BASE，BASEFONT，HEAD，HTML，META，PARAM，SCRIPT，STYLE，TITLE”之外的[所有元素）。 我不知道有任何浏览器会应用CSS来在浏览器标签或标题栏中显示标题。 但是，您可以执行以下操作：
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问题内容： 我正在使用NLTK在Web请求中对twitter的杂文进行POS标签。如您所知，Django会为每个请求实例化一个请求处理程序。 我注意到了这一点：对于一个请求（约200条推文），第一个推文需要〜18秒来标记，而所有后续推文都需要〜120毫秒来标记。我该怎么做才能加快流程？ 我可以做一个“预热请求”，以便为每个请求加载模块数据吗？ 问题答案： 最初的18秒是POS标记器从磁盘上解开到R
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问题内容： 我正在尝试使用Mockito测试一些旧代码。 我想存根用于生产的a如下： 我可以写： 但是明显的问题是，从来没有使用与我存根方法相同的对象来调用它。（请该运算符！） 如果我可以以不考虑参数的方式返回该方法的方法来对它进行存根，我将非常喜欢。失败的话，我会听取其他解决方法的建议，但我真的想避免更改生产代码，直到有合理的测试范围为止。 问题答案： 或（避免s）： 不要忘记导入匹配器（有许多