如何测试stanfordnlp是否在gpu上运行? Here是一些示例代码: import stanfordnlp
stanfordnlp.download('en') # This downloads the English models for the neural pipeline
nlp = stanfordnlp.Pipeline() # This sets up a default neural pipeline in English
doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii. He was elected
我正在尝试用Java语言测试Stanford POS tagger API的Hello word (我在python中使用了相同的.jar,它工作得很好)。以下是我的代码 public class TextPreprocessor {
private static MaxentTagger tagger=new MaxentTagger("../stanford-tagger-4.1.0/stanford-postagger-full-2020-08-06/models/french-ud.tagger");
public static void main
我试图用Stanford解析器将一个字符串拆分成句子,我使用了Stanford提供的示例代码,但是它给了我单词而不是句子。
下面是示例输入:
"this is sample input. I want to split this text into a list of sentences. Please help"
下面是我想要的输出:
["this is sample input.", "I want to split this text into a list of sentences.", "Please help"]
我所
在我的应用程序中,我使用stanford NLP运行nlp作业。斯坦福大学的解析模型被打包在jar中,并将其严格定义为自定义函数,我使用sqlContext.sql来使用它。但我觉得它跑得太慢了。有人能帮我加快速度吗?
代码如下:
sqlContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION segmenter AS 'cn.com.datamesh.stanford.nlp.StanfordNlp'").collect()
sqlContext.sql("SELECT segmenter(text) FROM twitter_da
我正在尝试使用Stanfordnlp获取单词的依赖关系。我已经下载了英文模型,并且能够加载模型来获得文本中单词的依存关系。但是,它还将打印整个加载过程的消息。
示例代码:
import stanfordnlp
config = {
'processors': 'tokenize,pos,lemma,depparse', # Comma-separated list of processors to use
'lang': 'en', # Language code for the language to buil
我只是尝试运行stanfordnlp自己给出的示例:
>>> import stanfordnlp
>>> stanfordnlp.download('en') # This downloads the English models for the neural pipeline
>>> nlp = stanfordnlp.Pipeline() # This sets up a default neural pipeline in English
>>> doc = nlp("Barack Ob
我正在尝试为StanfordNLP的关系提取器特性训练自己的模型,如下所述:。问题是,当我开始培训时,我会得到以下例外:
PERCENTAGE OF TRAIN: 1.0
The reader log level is set to SEVERE
Adding annotator pos
Reading POS tagger model from edu/stanford/nlp/models/pos-tagger/english-left3words/english-left3words-distsim.tagger ... done [1.0 sec].
Adding annotator
整体提及似乎不起作用。我遵循了这里提到的类似方法,将entitymentions添加为annotators之一 How can I detect named entities that have more than 1 word using CoreNLP's RegexNER? 输入:“这是你的24美元” 我有一个TokensRegex: { ruleType: "tokens", pattern: ([{ner:"NUMBER"}] + [{word:"USD"}]), action: Annotate($0, ner, "
我正在尝试使用StanfordCoreNLP库中的西班牙语模块,但一直收到消息AttributeError: type object 'StanfordCoreNLP' has no attribute 'Pipeline'。有什么办法可以访问西班牙语模块吗? from pycorenlp import StanfordCoreNLP
# stanfordnlp.download('es')
nlp = StanfordCoreNLP.Pipeline(lang="es", treebank="es_ancora
我已经用以下步骤定制了NER管道
doc = nlp("I am going to Vallila. I am going to Sörnäinen.")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
LABEL = 'DISTRICT'
TRAIN_DATA = [
(
'We need to deliver it to Vallila', {
'entities': [(25, 32, 'DISTRICT')]
我想在我的Python程序中使用Stanford选区解析器。
我的服务器运转良好。
我想要什么
我希望获得在web浏览器中使用服务器时的结果:
我的代码
这是我的代码:
from stanfordnlp.server import CoreNLPClient
from nltk.tree import Tree
with CoreNLPClient(annotators=[ 'tokenize','ssplit','pos','parse'],
timeout=30000,
我正在使用IKVM将一些java库移植到我的c#项目中。库api (StanfordNLP)要求加载一个文件来训练nlp函数使用的统计模型。从文件系统加载文件已经很好地工作了几周,但现在我想将文件作为嵌入式资源添加到dll中,而不是从文件系统中检索它。
问题是java api找不到.net嵌入式资源。
以下是从文件系统检索文件时工作的代码片段:
public class SNLPModel
{
public LexicalizedParser LP;
public SNLPModel()
{
// Using a relative file path in th
我在用Anaconda。首先我安装了StanfordNLP,当我执行命令时
stanfordnlp.download('en')
给出了以下误差;
(base) C:\Users\Abdullah>python
Python 3.7.3 (default, Apr 24 2019, 15:29:51) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" f