Resultados de la búsqueda a petición "pos-tagger"
NLTK POS Tagger no funciona
Si intento esto:
La instalación de TreeTagger fue exitosa pero no puede abrir el archivo .par
¿Alguien sabe cómo resolver este error de lectura de archivo en
Error al utilizar Stanford POS Tagger en NLTK Python
Estoy tratando de usar Stanford POS Tagger en NLTK pero no puedo ejecutar el código de ejemplo aquí http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#module-nltk.tag.stanford [http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#module-nltk.tag.stanford] import nltk from ...
Etiquetar una sola palabra con el etiquetador nltk pos etiqueta cada letra en lugar de la palabra
Intento etiquetar una sola palabra con el etiquetador nltk pos: word = "going" pos = nltk.pos_tag(word) print posPero el resultado es este: [('g', 'NN'), ('o', 'VBD'), ('i', 'PRP'), ('n', 'VBP'), ('g', 'JJ')]Está etiquetando cada letra en lugar ...
Modelo de tren usando entidad nombrada
Estoy buscando en el standford corenlp usando el Reconocidor de Entidad Nombrada. Tengo diferentes tipos de texto de entrada y necesito etiquetarlo en mi propia Entidad. Así que comencé a entrenar mi propio modelo y parece que no funciona. Por ...
Python NLTK pos_tag no devuelve la etiqueta correcta de parte del discurso
Teniendo esto: text = word_tokenize("The quick brown fox jumps over the lazy dog")Y corriendo: nltk.pos_tag(text)Yo obtengo: [('The', 'DT'), ('quick', 'NN'), ('brown', 'NN'), ('fox', 'NN'), ('jumps', 'NNS'), ('over', 'IN'), ('the', 'DT'), ...
¿Cómo usar OpenNLP para obtener etiquetas POS en R?
Aquí está el código R: library(NLP) library(openNLP) tagPOS <- function(x, ...) { s <- as.String(x) word_token_annotator <- Maxent_Word_Token_Annotator() a2 <- Annotation(1L, "sentence", 1L, nchar(s)) a2 <- annotate(s, word_token_annotator, a2) ...
POS-Tagger es increíblemente lento
estoy usandonltk para generar n-gramos a partir de oraciones eliminando primero las palabras de detención dadas. Sin embargo,nltk.pos_tag() es extremadamente lento y tarda hasta 0.6 segundos en mi CPU (Intel i7). La salida: ['The first time I ...
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