无法将提取的POS标记名词短语附加到pandas数据框
在这个问答内容中，你提到了一个问题：无法将提取的POS标记名词短语附加到pandas数据框。下面是一个完善且全面的答案：
问题描述：
在使用pandas数据框时，遇到了无法将提取的POS标记名词短语附加到数据框的问题。
解决方案：
要将提取的POS标记名词短语附加到pandas数据框，可以按照以下步骤进行操作：
- 提取POS标记名词短语：使用自然语言处理（NLP）库，如NLTK或spaCy，对文本进行POS标记，然后提取出名词短语。
- 创建一个新的列：在pandas数据框中，使用
df['new_column']的语法创建一个新的列，用于存储提取的POS标记名词短语。 - 遍历数据框的每一行：使用
iterrows()方法遍历数据框的每一行。 - 对每一行的文本进行处理：对于每一行的文本，使用NLP库提取POS标记名词短语。
- 将提取的名词短语附加到新列：将提取的名词短语附加到新列中，可以使用
df.at[index, 'new_column'] = extracted_phrases的语法。 - 完成遍历后，得到包含提取的POS标记名词短语的数据框。
示例代码：
import pandas as pd
import nltk
# 提取POS标记名词短语
def extract_noun_phrases(text):
# 使用NLTK库进行POS标记和名词短语提取
tokens = nltk.word_tokenize(text)
tagged = nltk.pos_tag(tokens)
grammar = "NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}"
cp = nltk.RegexpParser(grammar)
result = cp.parse(tagged)
noun_phrases = [subtree.leaves() for subtree in result.subtrees() if subtree.label() == 'NP']
return [' '.join([word for word, tag in phrase]) for phrase in noun_phrases]
# 创建一个示例数据框
data = {'text': ['This is a sample sentence.', 'Another sentence with a noun phrase.']}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建新列
df['noun_phrases'] = ''
# 遍历数据框的每一行
for index, row in df.iterrows():
# 提取名词短语
phrases = extract_noun_phrases(row['text'])
# 将提取的名词短语附加到新列
df.at[index, 'noun_phrases'] = phrases
# 打印结果
print(df)这个示例代码演示了如何使用NLTK库提取POS标记名词短语，并将其附加到pandas数据框的新列中。你可以根据实际需求进行修改和调整。
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5回答
给出一句话：
我早餐吃了花生酱果冻三明治和一杯咖啡。
我想从中提取以下食物：
花生酱果冻三明治
咖啡
到目前为止，使用POS标签，我已经能够提取个别的食品，即
花生酱，黄油，果冻，三明治，咖啡
但是就像我说的，我需要的是花生酱和果冻三明治，而不是单独的产品。
有没有办法做到这一点，而没有一个数据库或数据库的食品在后端？
浏览 10提问于2017-05-11得票数 18
我使用opennlp opennlp.tools.chunker.ChunkerME实现来查找块。在这个类中，我调用chunkAsSpans(..)方法，它返回Span[]。
因此，这个Span实例有getType() getter方法，它返回NP、VP等类型。
我想知道哪种类型对斯潘来说意味着什么？是POS吗？
浏览 4提问于2016-10-10得票数 3
回答已采纳
我正在尝试执行POS，并且我对任何基于Java的标签器(目前使用OpenNLP)都是开放的。有没有办法“强制”标记者将特定的术语(或单词的组合)识别为特定的标记，并基于此对其他标记进行分类？在某种程度上允许对标签进行“交互式修正”。考虑到这样的“校正”是交互式的，用这种新信息实时地“完全训练”标记者是不现实的。
例如，考虑一句话：“我从来没有在湖里游过那么多的力气”。在这里，"swimming“是一个gerrund (名词，而不是动词)，用户可能会说"swimming in the lake”是一个名词(在整个句子的上下文中)。如果他指定了这一点，如果标记者吐出"lak
浏览 1提问于2015-04-14得票数 0
1回答
对不起，如果这似乎是一个愚蠢的问题，但我对Python和SpaCy还不熟悉。
我有一个包含客户投诉的数据框架。看起来有点像这样：
df = pd.DataFrame( [[1, 'I was waiting at the bus stop and then suddenly the car mounted the pavement'],
[2, 'When we got on the bus, we went upstairs but the bus braked hard and I fell'],
浏览 1提问于2020-02-20得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一个文本，我想从中提取名词短语。我可以很容易地获得我拥有的文本的类型化解析器，但是我想知道如何提取文本中的名词短语？
浏览 2提问于2012-06-11得票数 13
1回答
我正在使用OpenNLP从句子中提取专有名词。下面是我的代码：
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import opennlp.tools.cmdline.parser.ParserTool;
import opennlp.tools.parser.Parse;
import opennlp.tools.parser.Parser;
import opennlp.tools.parser.ParserFactor
浏览 5提问于2016-03-14得票数 1
我正在使用斯坦福大学CoreNLP试图找出名词短语的语法关系。
下面是一个示例：
有句“健身室脏了”。
我设法把“健身室”作为我的目标名词短语。我现在正在寻找一种方法来发现“脏”这个形容词与“健身室”有关系，而不仅仅是“房间”。
示例代码：
private static void doSentenceTest(){
Properties props = new Properties();
props.put("annotators","tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, dcoref");
浏览 6提问于2015-04-17得票数 3
回答已采纳
当使用NLTK进行实体识别时，就会得到一个带有映射到标记的单词的Tree (例如。Mark -> NNP，first -> JJ，.)乍一看，还不清楚所有的标记代表什么，而且我无法在NLTK文档中找到关于这些标记的任何文档。
>>> from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk
>>> sentence = "Mark and John are the first to work at Google from one years old in 39 years."
>&g
浏览 0提问于2017-12-26得票数 3
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我正在做一个“从文本参数中提取关键短语”的项目。为此，我首先输入清理，然后使用斯坦福解析器(POS标记)确定候选短语列表(总共约300个)。然后我计算了每个短语的特征值。我在数据集中的每个文档上都遵循了这些步骤。现在我该怎么做，即..，如何使用WEKA来查找关键词组。如何在weka中存储短语和特征值(TFX下手)。如何找到最终项目的效率？？
浏览 5提问于2013-11-15得票数 0
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1回答
我指的是，用于生成电影评论分类器。量词是指与名词、形容词、动词相对应的词。作为特征集的一部分。我试图建立一个分类器，它只考虑动词，并评估电影评论是正面还是负面。
请解释这种方法是否更好，如果是的话，如何改进它，否则，还需要包括哪些其他部分的语音标记，以改善特征集。
请参阅以下代码
进口nltk和语料库
了解类别
创建一个“文档”列表，其中每个文档由不在stopwords.words()中的单词组成，并从“标点符号”列表中筛选出来。
对文档进行洗牌，生成一个名为"all_words“的列表，其中包含movie_reviews中出现的所有单词，减去停止词和标点符号。
创
浏览 0提问于2017-12-30得票数 1
2回答
我不是蟒蛇方面的专家，我只是在尝试一些算法。
例如，我有句话，
"The maker of Sam Global Ent, Sam Helsen has bought many stocks in a private intelligence firm Samligence."
但是，如果继承实体以大写字母开头，则应该将它们视为一个实体。
例如："Sam Global Ent“应视为一个实体。
我想要的输出如下：
[u'maker', -- Noun
u'Sam Global Ent',
浏览 2提问于2015-10-08得票数 0
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我希望从一组文档(pdf、docx、txt)中提取关键字/标记，使用opennlp API进行标记。
有人能建议我如何使用opennlp工具提取关键字吗？
浏览 5提问于2014-05-22得票数 2
1回答
我发现了各种工具来提取英语中的动词和名词短语，包括在stackoverflow中的一些问题中。然而，我发现的技术似乎只适用于英文文本。我尝试过spacy和textblob，但它们不会返回任何葡萄牙语文本(在英语中完全有效)。 以下是我在葡萄牙语中尝试过的方法: doc.noun_chunks中的Spacy to extract specific noun phrase块在英语中可以完美地工作，但是有人知道葡萄牙语已经存在的技术吗？我在找所有我知道的地方。
浏览 12提问于2019-12-30得票数 2
我正在尝试使用NLTK工具包提取主语、宾语和动词组合。到目前为止，这是我的代码。我怎么能做到这一点呢？
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
grammar = r"""
NP:
{<.*>+} # Chunk everything
}<VBD|VBZ|VBP|IN>+{ # Chink sequences of VBD and IN
"""
cp = nltk.Regexp
浏览 4提问于2014-08-20得票数 2
5回答
我目前正在我的大学修一门自然语言处理课程，但仍与一些基本概念相混淆。我从书中得到了词性标注的定义：
标记是在句子中用适当的词性对每个单词进行标记(或标记)的任务。我们决定每个单词是名词，动词，形容词，还是其他什么。
但我在书中找不到浅层解析的定义，因为它也将浅解析描述为POS标记的实用工具之一。因此，我开始搜索网页，没有找到浅层解析的直接解释，而是在中。
浅层句法分析(亦称分词，“轻句法分析”)是对句子成分(名词组、动词、动词组等)的分析，但没有具体说明它们的内部结构，也没有说明它们在主句中的作用。
坦率地说，我看不出有什么区别，但这可能是因为我的英语，或者仅仅是我不理解简单的
浏览 5提问于2012-01-25得票数 52
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1回答
是否有人可以提供分配给所创建的_tagged列的Pos标记器标签的列表？我们需要知道所有可以赋值的可能值，以及每个值的含义。例如：En_NN = noun、En_NNS = plural noun等。
同样适用于_chunked列(NP、VP、PP等)
同样适用于_low_chunked/_top_chunked列(Np、Vp、Jp、Rp等)
浏览 4提问于2019-08-28得票数 0
1回答
我在一个NLP项目中使用spacy。使用Spacy创建文档时，可以通过以下方式查找文本中的名词块(也称为“名词短语”)：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(u"The companies building cars do not want to spend more money in improving diesel engines because the government will not subsidise such engines anymore.")
for chunk
浏览 0提问于2019-07-01得票数 0
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1回答
我想从dataframe中提取名词。我如下所示
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tag import pos_tag
df = pd.DataFrame({'pos': ['noun', 'Alice', 'good', 'well', 'city']})
noun=[]
for index, row in df.iterrows():
noun.append([word for word,pos in pos_tag(row) if po
浏览 4提问于2016-09-06得票数 0
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到目前为止，我已经在python中使用了stanfordnlp库，并对文本数据进行了标记和POS标记。我现在想试着提取名词短语。我尝试过两种不同的方法，而且我对两者都有疑问：
据我所见，stanfordnlp python库似乎没有提供NP分块，至少我还没有找到这样的方法。我试着用词性标签对所有单词做一个新的数据，然后检查名词是否被重复。然而，对我来说，这是非常粗糙和相当复杂的。
我已经能够使用nltk来处理英语文本，所以我也尝试在NLTK中使用斯坦福CoreNLP API。我在这方面的问题是，我需要一个丹麦模型时，建立CoreNLP与Maven (这是我非常缺乏经验)。对于本文的问题
浏览 0提问于2019-05-14得票数 0
我在spacy中使用noun_chunks，在textblob中使用np_extractor来查找某些文章中的所有短语。他们的一些技术术语被错误地解析。例如："ANOVA也称为方差分析“，结果表明名词短语是"ANOVA"，"ANOVA"，"variance”，但我认为正确的名词短语是“ANOVA”，“ANOVA”，“ANOVA”。我已经有了一个包含一些技术短语的短语列表，我认为它可以帮助解析。如何使用此列表重新训练或改进名词短语提取器？
浏览 2提问于2019-03-21得票数 2
我正在尝试获取Apache-Stanbol中给定文本的情感标签。
我已经将“情感-词-分类器”引擎添加到增强器链中，我还添加了所有必需的链，以便能够提取标记及其词性标签。
这是我的增强器链的组成：
langid ( required , LangIdEnhancementEngine)
opennlp-sentence ( required , OpenNlpSentenceDetectionEngine)
stanford-nlp ( required , RestfulNlpAnalysisEngine)
opennlp-token ( required , OpenNlpTokenize
浏览 1提问于2014-06-12得票数 2
2回答
我有一些句子我想解析。这是我所拥有的和我需要的:我有这样的句子：
我当时在医院。
我要从家里去加拿大。
我想知道的是“在医院”、“从家里”和“到加拿大”的词组。
我正在使用Berkley解析器，但是它给我的是所有句子的解析结果，如果我想手动提取短语的头，我应该开发另一个解析器！我想解析的文件是一个很大的文件，所以如果我自己开发一个解析器，它可能会有很多错误。有什么解析器可以给我我想要的结果吗？
顺便说一句，由于将短语分开分析，可能会导致与句子分析不同的句法分析，所以我坚持对句子进行解析，然后提取短语头。
浏览 2提问于2012-05-26得票数 4
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我想从一个句子中提取“所有”名词短语。我在想我怎么能做到。我有以下代码：
doc2 = nlp("what is the capital of Bangladesh?")
for chunk in doc2.noun_chunks:
print(chunk)
输出：
1. what
2. the capital
3. bangladesh
预期：
孟加拉国首都
我试过了spacy和StackOverflow的答案。什么都没用。似乎只有cTakes和Stanford core NLP才能给出这样复杂的NP。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2019-03-10得票数 3
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如何在下列句子中区分back的后标记：
碰撞后她的下背部有间歇性的射击疼痛
在我脑后的某个地方
来自spacy的例子
doc = nlp(u'experiencing intermittent shooting pain in her lower back following the collision')
for token in doc:
print(token.text, token.pos_, token.tag_, token.dep_)
#experiencing VERB VBG ROOT
#intermittent ADJ JJ am
浏览 0提问于2019-02-25得票数 0
3回答
我有一套财务文件(定期存款文件，信用卡文件)。我希望在这些文档中自动识别和标记金融实体/工具。
例如，如果文件中包含这样一句话：“保留无需通知而连本带利偿还的权利”。我想找出与它相关的金融术语，并将其标记为“可调用”这句话。对于这个短语“允许过早提取”，相关的财务术语是“Putable”，所以如果这个短语出现在文档中，我想用术语“Putable”来标记它。
财务条款将来自，。有没有可能使用斯坦福解析器来达到这个目的呢？我可以使用POS标记器来达到这个目的吗？我可能不得不用金融工具训练斯坦福解析器，如果可能的话，我如何训练斯坦福解析器来识别金融工具？
浏览 0提问于2012-05-10得票数 1
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1回答
我的问题类似于这个。在spacy中，我可以分别进行词性标注和名词短语识别。
import spacy
nlp = spacy.load('en')
sentence = 'For instance , consider one simple phenomena :
a question is typically followed by an answer ,
or some explicit statement of an inability or refusal to answer .'
token = nl
浏览 3提问于2017-04-05得票数 1
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3回答
给定一个输入词，我想确定它是否是名词(在不明确的情况下，例如cook可以是名词或动词，该词必须被识别为名词)。
实际上，我使用来自Stanford Parser的POS标记器(我给它一个单词作为输入，并且我只从结果中提取POS标记)。结果很好，但需要很长时间。
有没有办法(请用python :)比我实际做的更快地执行这个任务？
浏览 0提问于2015-01-20得票数 9
有没有办法训练现有的Apache标记器模型? OpenNLP？我需要在模型中添加一些特定于我的应用程序的专有名词。当我尝试使用下面的命令时：
opennlp POSTaggerTrainer -type maxent -model en-pos-maxent.bin \
-lang en -data en-pos.train -encoding UTF-8
对整个模型进行重新训练。我只想在en-pos-maxent.bin上添加几个新句子
这是我的训练文件的样子：
Where_WRB is_VBZ the_DT Seven_DNNP Dwarfs_DNNP Mine_DNNP
浏览 3提问于2014-12-05得票数 3
基于
grammar = r"""
NP: {<DT|JJ|NN.*>+} # ...
"""
我想扩展NP (名词短语)，以包括由CC (协调连词: and)或， (逗号)加入的多个NP，以捕获名词短语，如：
房子和树
苹果，橘子和芒果
汽车、房子和飞机
我无法将修改的语法捕获为单个NP。
import nltk
grammar = r"""
NP: {<DT|JJ|NN.*>+(<CC|,>+<NP>)?}
""
浏览 1提问于2019-04-19得票数 4
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1回答
我正在使用OpenNLP JAVA API进行句子标记化，它使用空格字符对句子进行标记化，并拆分每个单词。
有没有办法可以跳过某些特定单词的拆分或标记化。
例如，在一个句子中。“一只敏捷的棕色狐狸跳过懒狗”。OpenNLP拆分/标记化句子为
一个
快的
棕色
狐狸
跳跃
结束
懒人
狗
我想跳过单词“敏捷的棕色狐狸”和“懒狗”的标记化，因此预期的输出将是
一个
敏捷的棕色狐狸
跳跃
结束
这个
懒狗
浏览 1提问于2016-03-12得票数 0
我在一个项目中工作，在这个项目中，我通过电子邮件发送了来自各种快递代理的收据。这些电子邮件是HTML格式。
但是，它们并不都形成一个特定的结构。每封电子邮件的格式都不同。我尝试过jsoup来提取数据，但是很难为每种特定类型的html编写提取代码。我需要从邮件中提取姓名，从位置，到位置，组织和其他一些细节。我尝试过openNLP，但它无法识别所有位置和名称。如果是句子形式，它会捕捉到一些位置。
我是否可以创建自己的包含html内容的训练数据，对其进行注释，并根据训练数据中的html结构对其进行训练，以检测位置和名称？
浏览 0提问于2016-01-03得票数 0
2回答
我一直在用spaCy查找大多数常用名词和noun_phrases
在寻找单个名词时，我可以成功地去掉标点符号和停止词。
docx = nlp('The bird is flying high in the sky blue of color')
# Just looking at nouns
nouns = []
for token in docx:
if token.is_stop != True and token.is_punct != True and token.pos_ == 'NOUN':
nouns.append(tok
浏览 0提问于2018-09-14得票数 2
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1回答
我正在做一个关键字提取任务，在这个任务中我想提取短语而不是单词。为了将每个句子分成有意义的部分，我首先对词性进行标注，然后根据语言规则仅提取名词短语。每个名词短语都是一个潜在的待提取关键字。然而，因为我只需要为每个给定的文档提取'k‘关键字，所以我需要一个很好的方法来对提取的名词短语进行排名。一种简单的方法是计算每个术语(在每个名词短语中)的TDIDF得分，然后每个名词短语的得分将是其构成术语的TDIDF得分的乘积。我想知道是否有人有更好的方法，或者对我简单天真的解决方案有什么想法？
浏览 1提问于2015-10-15得票数 0
我正在做一个NLP项目，我是这个领域的新手。我正在KERAS中做单词嵌入。我希望将多个单词(它们一起表达特定的含义)作为一个单词嵌入在一起。
例如:铜管，这两个词在一起表达了一个意思，但作为单独的词完全失去了上下文。
类似地，机械工程、热水、N维向量空间等
我怎么做才能让它们一起得到一个嵌入向量?？
浏览 13提问于2018-02-08得票数 0
我们在Google NLP服务上遇到了一些问题。该服务断断续续地拒绝在某些期限内返回实体。我们使用NLP annotate API对调查答复进行自由文本回答。最近的一个问题与英国一位名叫齐皮的儿童电视角色的形象有关。下面是一些示例响应。不幸的是，我们有数千个这样的回复，但没有一个检测到"zippy“作为一个实体。奇怪的是，"elmo“、"zippie”和其他字符没有任何问题，只有这组特定的字符集("zippy")返回时没有实体。你知道为什么会这样吗？
{
"sentences": [{
"text": {
浏览 22提问于2018-02-01得票数 0
1回答
预测短语而不是下一个单词
、、、
对于我们构建的应用程序，我们使用一个简单的单词预测统计模型(如)来指导搜索。
它使用从大量相关文本文档中收集的一系列ngram。通过考虑前面的N-1词，它提出了5个最有可能的“下一个词”，按概率的降序，使用。
我们希望将其扩展到预测短语(多个单词)，而不是单个单词。然而，当我们预测一个短语时，我们宁愿不显示它的前缀。
例如，考虑输入the cat。
在这种情况下，我们希望做出类似于the cat in the hat的预测，而不是the cat in &而不是the cat in the。
假设：
我们无法访问过去的搜索统计数据。
我们没有标记的文本数据(例如，我们不
浏览 4提问于2017-03-22得票数 10
我正在做一个项目，在这个项目中，我从Esports Wiki上抓取球员转会、团队变更等。我已经可以分离出像"Sizz加入NRG Esports作为教练“这样的字符串，我想从这个字符串中识别出球员、团队和事件的类型。这些字符串的表达很简单，但并不总是一致的，例如，"team drops player“或"player leaves”应该导致相同的事件被解析。有时，一个字符串还会包含多个事件，所以我不能使用关键字或类似的东西。 我正在寻找的是一些东西，它将接受一个句子，并吐出一个带有关系词性标记的解析树，如下所示： ? 或者，以文本形式： ( (IP-MAT (N
浏览 12提问于2020-03-29得票数 1
如何从选区解析树中提取没有POS tags的名词短语POS tags。
我能够在不解析注释的情况下提取名词短语，但无法找到只提取该名词短语文本的方法。例如：
String some_sentence = "The dog ran after the intruding bigger dog";
parse Tree :**(ROOT (S (NP (DT The) (NN dog)) (VP (VBD ran) (PP (IN after) (NP (DT the) (JJ intruding) (JJR bigger) (NN dog))))))
我可以从这个解析树(NP (
浏览 0提问于2015-04-03得票数 2
1回答
我想知道我们如何提取中心名词？我使用了一个不起作用的选民解析器，但我想我必须使用依赖解析器。我运行了这个演示代码，但它给了我一个错误的答案。
public class dependencydemo {
public static void main(String[] args) throws IOException {
PrintWriter out;
if (args.length > 1) {
out = new PrintWriter(args[1]);
} else {
out = new PrintWriter(System.
浏览 2提问于2015-03-26得票数 0
我有一些关于NLTK的树函数的问题。我正在尝试从树结构中提取一个特定的单词，如下所示。
test = Tree.parse('(ROOT(SBARQ(WHADVP(WRB How))(SQ(VBP do)(NP (PRP you))(VP(VB ask)(NP(DT a)(JJ total)(NN stranger))(PRT (RP out))(PP (IN on)(NP (DT a)(NN date)))))))')
print "Input tree: ", test
print test.leaves()
(SBARQ
(WHADVP (WR
浏览 2提问于2013-05-07得票数 6
回答已采纳
有没有更有效的方法来做到这一点？我的代码读取文本文件并提取所有名词。
import nltk
File = open(fileName) #open file
lines = File.read() #read all lines
sentences = nltk.sent_tokenize(lines) #tokenize sentences
nouns = [] #empty to array to hold all nouns
for sentence in sentences:
for word,pos in nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize
浏览 7提问于2015-11-07得票数 22
回答已采纳
2回答
我正在试着从句子中提取名词短语。我使用的是opennlp库"en-parser-chunking.bin“。
代码示例：
ArrayList<opennlp.tools.parser.Parse> nounPhrases = new ArrayList<>();
searchmethod("what is the nickname of the British flag?");
for(int t =0; t<50; t++)
{
str= text.get(t);
InputStream is = new F
浏览 2提问于2015-01-30得票数 4
Java - opennlp
我是一个新的opennlp，我正在尝试分析句子，并有post标签和块结果，但我不能理解价值的含义。有什么表格可以解释post标签和块结果值的完整形式含义吗？
Tokens: [My, name, is, Chris, corrale, and, I, live, in, Philadelphia, USA, .]
Post Tags: [PRP$, NN, VBZ, NNP, NN, CC, PRP, VBP, IN, NNP, NNP, .]
chunk Result: [B-NP, I-NP, B-VP, B-NP, I-NP, O, B-NP, B-VP,
浏览 0提问于2013-02-25得票数 16
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1回答
当使用OpenNLP解析和标记单词时，我想知道标记(例如S，NP，VP，ADJP)是否真的意味着，我通过搜索web找到了一些，但其中一些仍然缺失，我无法找到，目前我的代码输出如下：
The movie was really good
\-S - S
|-NP - {Unknown}
| |-DT - Determiner
| | \- The - The
| \- NN - Noun, Singular or mass
| \- movie - movie
\-VP - {Unknown}
|-VBD - Verb, past tense
| \- was
浏览 52提问于2014-02-03得票数 0
回答已采纳
1回答
如何验证我在这个列表理解中是否正确地使用了NLTK调词器，特别是它是否考虑了POS标签？
clean_article_string = (article_db.loc[0,'clean_text']) # pandas dataframe cell containing string.
tokens = word_tokenize(clean_article_string)
treebank_tagged_tokens = tagger.tag(tokens)
wordnet_tagged_tokens = [(w,get_wordnet_pos(t)) for (w, t)
浏览 1提问于2016-08-17得票数 2
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1回答
我在使用香料方面是新手。我想从句子中提取文本值。
training_sentence="I want to add a text field having name as new data"
OR
training_sentence=" add a field and label it as advance data"
因此，我想从上面的句子中提取“新数据”和“预发数据”。
现在，我能够提取实体，如“添加”，“字段”和“标签”使用自定义纳。
但是我无法提取文本值，因为这些值可以是任何内容，而且我也不知道如何在spacy中使用自定义NER来提取文本
浏览 0提问于2019-03-05得票数 3
3回答
我是自然语言处理的新手，我需要从text.So中提取名词短语我已经使用了open nlp的组块解析器来解析我的文本，以获得树structure.But我无法从树结构中提取名词短语，open nlp中是否有任何正则表达式模式，以便我可以使用它来提取名词短语。
下面是我使用的代码
InputStream is = new FileInputStream("en-parser-chunking.bin");
ParserModel model = new ParserModel(is);
Parser parser = ParserFactory.create
浏览 0提问于2013-02-05得票数 13
回答已采纳
如何使用数据集从句子中提取短语，该数据集包含句子的某些集合和相应的标签，格式为
Sentence1:I want to play cricket
Label1: play cricket
Sentence2: Need to wash my clothes
Label2: wash clothes
我曾尝试将分块与nltk一起使用，但我不能将训练数据与分块一起使用。
浏览 2提问于2019-12-29得票数 0
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