如何在斯坦福大学的CoreNLP上创建自己的注释器？
如何在斯坦福大学的CoreNLP上创建自己的注释器？
提问于 2016-04-20 21:04:14
我正在使用斯坦福的Deepdive项目来注释对特定车辆的大量公众投诉。我的项目是使用问题描述，并教Deepdive学习如何根据句子中的单词对问题进行分类。例如，如果客户说“安全气囊故障”，那么deepdive应该能够分辨出这是一个安全问题，他们谈论的是汽车的一个部件。所以我正在尝试做的是更新斯坦福大学的CoreNLP命名实体识别(NER)列表，开始查找这样的词，并将它们标记为“汽车安全问题”。谁能深入解释一下如何添加一个新的注释器，以便CoreNLP可以根据汽车、零件和一般问题来分析这些句子。谢谢
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2016-04-20 23:43:38
你看过TokenRegexAnnotator了吗？通过规则，您可以提取这样的表达式，并使用自定义NER标签注释令牌：
{
ruleType: "tokens",
pattern: (/airbag/ /malfunctioned/),
result: Annotate($0, ner, 'CAR SAFETY ISSUE')
}Stack Overflow用户
发布于 2016-04-21 03:31:02
@Blaise是正确的，这听起来很适合TokensRegex。但是，如果您确实想要创建自定义注释器，可以在：http://nlp.stanford.edu/software/corenlp-faq.shtml#custom中找到该过程。
在较高的级别上，您希望创建一个继承自Annotator并实现双参数构造函数MyClass(String name, Properties props)的类。然后，在传递给CoreNLP的属性文件中，您应该指定customAnnotatorClass.your_annotator_name = your.annotator.Class。您可以通过指定your_annotator_name.key = value，以通常的方式将属性传递给此注释器。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36744727
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