按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我正在寻找可以下载的简单词性库或代码。我的标准是它必须易于使用并且可以免费。你知道这样的图书馆吗？
我想构建我自己的——我不确定是哪一个——分词器(从Lucene的角度来看)或我自己的分析器。我已经写了一个代码，用word标记我的文档(作为List或ListWord>其中Word是一个只有一种容器的类3publicString:word,pos,lemma-pos代表词性标签)。我不确定要索引什么，也许只有“Word.lemma”或类似“Word.lemma+'#'+Word.pos”，可能我会根据词性从停用词列表中进行一些过滤。顺便说一句，这是我的误解:我不确定我应该在哪里插入LuceneAPI，我应该将自己的分词器包装在新的分词器中吗？我应该重写TokenStream吗？我应该认
目录运作机制约束与限制词性标注开发指导场景介绍接口说明开发步骤随着信息技术的发展，网络中的信息量成几何级增长逐步成为当今社会的主要特征。准确提取文本关键信息，是搜索引擎等领域的技术基础，而分词作为文本信息提取的第一步则尤为重要。分词作为自然语言处理领域的基础研究，衍生出各类不同的文本处理相关应用。词性标注包括分词以及为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性（标注每个词是名词、动词、形容词或其他词性）。开发者可自定义分词的粒度。运作机制词性标注提供了文本自动分词并给出词性的接口。对于输入的一段文本，自动通过词性标注接口对其进行分词，并为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性。词性标注提供不同的分
我正在寻找基于PHP的最佳方式来扫描大量文本条目(分类广告)并提取关键字-有人知道词性标记吗？是否有类似PHP的方法来执行此操作？我浏览了很多在线分类广告-但没有分类!为了加快分类过程，我正在寻找安装词性标注器(http://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging)。基本上，这些是很酷的文本解析算法软件包，可以告诉我哪些词是名词(如“公寓”、“汽车”、“狗”等)以及哪些词是垃圾词，如at、if、and、but等.但是...有在线标记服务-一种是雅虎提供的，最近似乎越来越不受欢迎-另一种是XEROX。但是，我真的很想安装自己的库/软件并将
日语因为存在假名，会导致翻译软件进行翻译时机翻味道过重的问题，比如積ん読（つんどく）这个词，大多数软件会翻译成：堆积的读，但其实是明明买了书却不读，光放着的意思。有时候也需要单独查句子中的单词释义来理解句子的意思，但一看下去全是假名，无法像中文或者英文那样进行简单的分词操作。本次我们基于Python3.10的三方库Mecab来对日语进行分词和词性分析。安装和配置Mecab首先下载最新的Mecab0.996的64位安装包：https://github.com/ikegami-yukino/mecab/releases随后双击进行安装，注意编码选择国标码utf-8:默认的Shift_JIS是日本电
日语因为存在假名，会导致翻译软件进行翻译时机翻味道过重的问题，比如積ん読（つんどく）这个词，大多数软件会翻译成：堆积的读，但其实是明明买了书却不读，光放着的意思。有时候也需要单独查句子中的单词释义来理解句子的意思，但一看下去全是假名，无法像中文或者英文那样进行简单的分词操作。本次我们基于Python3.10的三方库Mecab来对日语进行分词和词性分析。安装和配置Mecab首先下载最新的Mecab0.996的64位安装包：https://github.com/ikegami-yukino/mecab/releases随后双击进行安装，注意编码选择国标码utf-8:默认的Shift_JIS是日本电
我想知道词性，也许还有英语单词的定义。我找到了这样的链接:http://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=search&srwhat=text&srsearch=don%27t但它似乎并没有让我得到我在维基词典上看到的“不要”这个词的结果。你知道我可以查询api来搜索单词的url吗？ 最佳答案 http://en.wiktionary.org/w/api.php?format=xml&action=query&titles=don%27t&rvprop=content&prop
Mar9,20111:22:06PMedu.stanford.nlp.process.PTBLexernextWARNING:Untokenizable:�(U+FFFD,decimal:65533)Mar9,20111:22:06PMedu.stanford.nlp.process.PTBLexernextWARNING:Untokenizable:�(U+FFFD,decimal:65533)Mar9,20111:22:06PMedu.stanford.nlp.process.PTBLexernextWARNING:Untokenizable:�(U+FFFD,decimal:65
在试验NLTK词性标注时，我注意到调用nltk.pos_tag的输出中有很多VBP标记。我注意到这个标签不在BrownCorpus词性标签集中。然而，它是UPenn标签集的一部分。nltk默认使用什么标签集？我在官方文档或apidocs中找不到这个。 最佳答案 Ntlk使用PennTreebank标签集。看看这个链接http://nltk.org/api/nltk.tag.html 关于python-默认的nltk词性标记集是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我想将nltk.pos_tag返回的词性(POS)用于sklearn分类器，如何将它们转换为向量并使用它？例如sent="这是POS示例"tok=nltk.tokenize.word_tokenize(已发送)pos=nltk.pos_tag(tok)打印(位置)返回以下内容[('This','DT'),('is','VBZ'),('POS','NNP'),('example','NN')]现在我无法应用任何矢量化器(DictVectorizer，或FeatureHasher，来自scikitlearn的CountVectorizer)在分类器中使用请推荐
