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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我需要一个非常简单的NLP引擎,可以做到以下几点: > 告诉用户是否回答是或否(以任何方式-包括变体) 告诉用户是否刚刚说了你好(包括所有的变化,如Hi、Hi、hey、helllooo、hey there等。)
我在做一个聊天机器人,我对NLP是新手。 (api.ai和AlchemyAPI对我的用例来说太贵了。而wit.ai目前似乎有缺陷,并且在不断变化。) 对于NLP专家来说,我在本地复制他们的服务有多容易? null 实体和意图是一个聊天机器人所需要的吗?Nodenatural/Stanfordner与NLP-as-a-Service相比有多好?我没看到什么头痛?
嗨,我是情感分析的新手,我目前正在使用StanfordNLP核心API。我能够从句子中得到情感,积极的,中立的和消极的。有什么例子我可以遵循使用不同的分类器算法提供的api,如朴素贝叶斯和支持向量机,以获得不同的情感得分比较。谢谢你。
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
我使用maven管理依赖关系。我需要使用斯坦福NLP解析器来获得英语句子的通用依赖关系。我使用的是edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishpcfg.ser.gz模型。我的pom.xml包含以下内容 通过添加模型依赖项,jar大小增加了大约300MB。我需要确保罐子越小越好。在maven中有什么方法可以处理这个吗?
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
我目前正在为斯坦福NLP模型使用这个JAR文件:stanford-corenlp-3.5.2-models.JAR 这个文件很大:大约有340 MB。 我只使用了4个模型:、、和。我是否可以使用一个更小的模型JAR文件(或者每个单独的模型都有一个JAR文件),因为我绝对需要这个文件的大小尽可能小
我找到了德语解析和词性标记模型,它们与斯坦福核心NLP兼容。然而,我无法让德语引理化工作。有办法这样做吗?
我是斯坦福核心NLP的新手。我想用它来从英语,德语,法语的文本中拆分句子。这是哪一个班的工作?提前谢谢。
我试图使用Stanford Core NLP的Stemmer类(https://github.com/stanfordnlp/corenlp/blob/master/src/edu/Stanford/nlp/process/Stemmer.java)进行词根挖掘。 在CorenlpKeyPhraseStemmer的方法中进行词干的主要工作由以下一行完成: 但是,我的问题是,的类型必须是,即edu.
我们正在学习stanford-nlp分类器的用法。正如它的维基页面所说,它可以用来建立像虹膜这样的数字数据的分类模型:http://www-nlp.stanford.edu/wiki/software/classifier#iris_data_set 但是在解释输出时,我们在其中一些方面遇到了困难:输入属性有4列(1-value、2-value、3-value、4-value),输出标签有一列(I
最近,我一直在尝试用斯坦福核心NLP来训练n-gram实体。我遵循了以下教程--http://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml#b 这样,我就可以只指定unigram标记和它所属的类。有谁能引导我,让我把它延伸到n克。我正试图从聊天数据集中提取像电影名称这样的已知实体。 如果我误解了斯坦福教程,请指导我,同样的教程可以用于N克培训。
我试图运行Stanford-nlp分类器的20个新闻文本分类示例,使用n-gram(n=>1,2,3)作为特性,但我仍然出现内存错误。下面是我使用的属性和运行它的命令: 对于unigrams,程序按预期运行。问题是我只有4G内存可用,我想知道是否有可能加载像这样的大型号这样的内存这么少。 干杯,迪米特里斯