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我想在 python 中使用 syntaxnet 的解析器标签(例如:VBD ROOT、NN nsubj 等)来帮助创建聊天机器人。输入在控制台中完成。
问题:我怎样才能在一个变量中得到只有 VBP ROOT 而没有其他的结果?我能够通过以下调用打印解析树的 ASCII 版本:subprocess.call(["echo 'Bob brought the pizza to Alice.' | syntaxnet/demo.sh"], shell =True)
但我对如何获取特定变量并将其存储在 python 变量中有点困惑。
p.s: 一周前开始学习python
最佳答案
如果您是 Python 初学者,并且只想使用词性 (POS) 标记,那么 SyntaxNet 可能有点矫枉过正。 SpaCy易于使用且非常准确。
关于python - 在 python 中使用 Syntaxnet POS 标签?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38034266/
我正在使用 syntaxnet 中提供的 demo.sh存储库。如果我以 '\n' 分隔输入,运行 3000 行文本需要 27.05 秒,但是当我单独运行每一行时,需要一个多小时。 这意味着加载模型需
我按照 Syntax official documentation on Github 下载并安装了 SyntaxNet 。按照文档(注释语料库),我尝试阅读 .conll文件名为 wj.conll通
我是 Python 和 NLP 世界的新手。 Google 最近发布的 Syntaxnet 引起了我的兴趣。但是,我在理解有关 syntaxnet 和相关工具(nltk 等)的文档时遇到了很多问题 我
我正在尝试理解和学习 SyntaxNet。我想弄清楚是否有任何方法可以使用 SyntaxNet 进行语料库的名称实体识别。任何示例代码或有用的链接将不胜感激。 最佳答案 虽然 Syntaxnet 没有
如何从 SyntaxNet ( https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet ) 获取依赖项解析(而不是语法树)输出?我看到了依
我是 Syntaxnet 的新手,我尝试通过 here 说明使用土耳其语的预训练模型 Point-1 : 虽然我设置了 MODEL_DIRECTORY 环境变量,但 tokenize.sh 没有找到相
在我正在开发的应用程序中,我需要知道一串单词是否是名词短语、动词短语等。我知道 NP 和 VP 既不是依赖项也不是 POS。我也明白,要做到这一点,我可能需要某种分块工具,但我找不到任何开源工具。 在
我知道数据越多越好,但是训练 SyntaxNet 所需的合理数据量是多少? 最佳答案 根据一些试验和错误,我达到了以下最低要求: 训练语料库 - 18,000 个标记(少于此数量的任何内容以及步骤 2
有没有办法让 Syntaxnet 在 Windows 8 上运行。我是 Syntaxnet 和 Tensorflow 生态系统的新手。欢迎任何建议。谢谢。 最佳答案 您可以尝试在 docker 中运行
我正在尝试在我的 VirtualBox 中按照 SyntaxNet Github page 上的说明在 Ubuntu 上运行 Syntaxnet 当我运行“bazel test syntaxnet/.
按照 here 中的说明为西类牙语-Ancora UD 语料库训练我自己的 SyntaxNet 模型没有给我错误。 在所有步骤之后,它创建的最终文件是: -category-map -char-ma
我想我需要 edu.stanford.nlp 包中的 Semgrex。对于这个任务,我需要从 edu.stanford.nlp.trees.Tree 构建树并像 import edu.stanford
我经历了https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet并按照它所说的去做。 我运行这个来测试: bazel test --link
我已经安装了 syntaxnet 并且能够使用提供的演示脚本运行解析器。理想情况下,我想直接从 python 运行它。我找到的唯一代码是这样的: import subprocess import os
我正在尝试使用 SyntaxNet 的 demo.sh 来标记和解析我自己的文件。类似于 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntax
在执行一些示例 syntaxnet 脚本(如 parse.sh)后,我收到了 text-conll 格式的输出。我的目标是采用一些功能并将它们进行到下一个网络。一种可能的选择是使用诸如 nltk.co
我想在 python 中使用 syntaxnet 的解析器标签(例如:VBD ROOT、NN nsubj 等)来帮助创建聊天机器人。输入在控制台中完成。 问题:我怎样才能在一个变量中得到只有 VBP
已下载并训练SyntaxNet ,我正在尝试编写一个程序,可以打开新的/现有的文件,例如 AutoCAD 文件,并通过分析文本将文件保存在特定目录中:打开 LibreOffice 文件 X。将 Syn
我一直在使用spaCy用于解析和标记文本并使用生成的依赖树和其他属性来获取含义的 Python 包。现在我想使用 SyntaxNet 的 Parsey McParseface 进行解析和依赖标记(这看
我正在尝试提供从 syntaxnet 导出的模型,但 parser_ops 不可用。带有操作的库文件位于(树外): ../models/syntaxnet/bazel-out/local-opt/bi
我是一名优秀的程序员,十分优秀!