斯坦福NLP分类器中的“其他”类，用于与任何训练类无关的行
我使用斯坦福NLP很好。我用我所有的类制作了一个训练文件。它可以很好地识别测试行。但是如果我有一个其他行（这不是我训练过的任何类）怎么办。当该行未被任何类识别时，我可以要求算法返回null等吗？如果没有，你建议我用“其他”行创建一个“其他”类...但这可能是无限的。谢谢，Aryeh。
共有1个答案
如果我正确理解你的问题，是的，你应该创建一个“其他”/O类来捕获所有“空”标签。这是例如NER中的标准，其中语料库中的大多数令牌都会收到一个O标签（表示没有命名实体标签）。
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我一直在尝试与斯坦福核心NLP合作。我希望训练我自己的NER模型。从论坛上的SO和官网上描述了如何使用一个属性文件来实现这一点。我将如何通过API实现它？。 怎么做
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作为理解用于分类的斯坦福nlp api的一部分，我在一个非常简单的训练集（3个标签=>['快乐'、'悲伤'、'中立'])上训练朴素贝叶斯分类器。此训练数据集为
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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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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”、“
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，计算损失，并更新网络的权重。 现在可能会想， 数据呢？ 通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。 对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用 对于音频，有scipy和librosa等包可以使用