Usando el StanfordParser de NLTK, puedo analizar una oración como esta: os.environ[‘STANFORD_PARSER’] = ‘C:\jars’ os.environ[‘STANFORD_MODELS’] = ‘C:\jars’ os.environ[‘JAVAHOME’] =’C:\ProgramData\Oracle\Java\javapath’ parser = stanford.StanfordParser(model_path=”C:\jars\englishPCFG.ser.gz”) sentences = parser.parse((“bring me a red ball”,)) for sentence in sentences: sentence El resultado es: Tree(‘ROOT’, [Tree(‘S’, [Tree(‘VP’, [Tree(‘VB’, [‘Bring’]), Tree(‘NP’, [Tree(‘DT’, [‘a’]), Tree(‘NN’, [‘red’])]), Tree(‘NP’, [Tree(‘NN’, [‘ball’])])]), Tree(‘.’, [‘.’])])]) ¿Cómo puedo usar […]
¿Hay alguna manera de obtener las dependencias universales usando python, o nltk? Solo puedo producir el árbol de análisis. Ejemplo: Frase de entrada: My dog also likes eating sausage. Salida: Universal dependencies nmod:poss(dog-2, My-1) nsubj(likes-4, dog-2) advmod(likes-4, also-3) root(ROOT-0, likes-4) xcomp(likes-4, eating-5) dobj(eating-5, sausage-6)
La documentación de NLTK es bastante pobre en esta integración. Los pasos que seguí fueron: Descargue http://nlp.stanford.edu/software/stanford-postagger-full-2015-04-20.zip en /home/me/stanford Descargue http://nlp.stanford.edu/software/stanford-spanish-corenlp-2015-01-08-models.jar en /home/me/stanford Luego en una consola ipython : En [11]: importar nltk In [12]: nltk.__version__ Out[12]: ‘3.1’ In [13]: from nltk.tag import StanfordNERTagger Entonces st = StanfordNERTagger(‘/home/me/stanford/stanford-postagger-full-2015-04-20.zip’, ‘/home/me/stanford/stanford-spanish-corenlp-2015-01-08-models.jar’) Pero cuando intenté ejecutarlo: st.tag(‘Adolfo se […]
Estoy tratando de trabajar con el etiquetador POS de Stanford dentro de NLTK. Estoy usando el ejemplo que se muestra aquí: http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#module-nltk.tag.stanford Soy capaz de cargar todo sin problemas: >>> import os >>> from nltk.tag import StanfordPOSTagger >>> os.environ[‘STANFORD_MODELS’] = ‘/path/to/stanford/folder/models’) >>> st = StanfordPOSTagger(‘english-bidirectional-distsim.tagger’,path_to_jar=’/path/to/stanford/folder/stanford-postagger.jar’) pero en la primera ejecución: >>> st.tag(‘What is the airspeed […]
Estoy trabajando en un proyecto que me obliga a etiquetar tokens utilizando nltk y python. Así que quise usar esto. Pero surgieron algunos problemas. Pasé por muchas otras preguntas ya hechas y otros foros, pero todavía no podía obtener una solución a este problema. El problema es cuando bash ejecutar lo siguiente: from nltk.tag import […]
Estoy usando Windows 8 y ejecutando python en eclipse con pyDev. Instalé Stanford coreNLP (versión de python) desde el sitio: https://github.com/relwell/stanford-corenlp-python Cuando bash importar corenlp, aparece el siguiente mensaje de error. Traceback (most recent call last): File “C:\Users\Ghantauke\workspace\PythonTest2\test.py”, line 1, in import corenlp File “C:\Python27\lib\site-packages\corenlp\__init__.py”, line 13, in from corenlp import StanfordCoreNLP, ParserError, TimeoutError, ProcessError […]
Me preguntaba si alguien podría ayudarme a través de un fragmento de código que demuestre cómo entrenar al clasificador Naive Bayes utilizando un método de frecuencia de características en lugar de presencia de características. Supongo que a continuación, como se muestra en el Capítulo 6, el texto del enlace se refiere a la creación de […]
Estoy tratando de usar el bit Stanford Segementer del paquete NLTK Tokenize. Sin embargo, me encuentro con problemas tratando de usar el conjunto de prueba básico. Ejecutando lo siguiente: # -*- coding: utf-8 -*- from nltk.tokenize.stanford_segmenter import StanfordSegmenter seg = StanfordSegmenter() seg.default_config(‘zh’) sent = u’这是斯坦福中文分词器测试’ print(seg.segment(sent)) Resultados en este error: Llegué a agregar … import […]
Estoy haciendo el curso CS224n de Stanford. Recibo un error en la asignación2 q2_parser_model.py en mi analizador de dependencias == Initializing== Loading data… took 2.17 seconds Building parser… took 0.04 seconds Loading pretrained embeddings… took 2.16 seconds Vectorizing data… took 0.06 seconds Preprocessing training data… 1000/1000 [==============================] – 1s Building model… Traceback (most recent call […]
¿Hay algún método para verificar si una oración es gtwigticalmente correcta o no usa el analizador de stanford? A partir de ahora puedo obtener el árbol de análisis de una oración utilizando el analizador de stanford. Me quedé atascado aquí y no sé cómo seguir adelante.