自然语言处理包

发布于 2024-08-24 08:32:10 字数 314 浏览 15 评论 0原文

我已经开始从事一个需要自然语言处理的项目。我们进行了拼写检查,并将句子映射到短语及其同义词。我首先想到使用 GATE,但我很困惑该使用什么?我在这里发现了一篇有趣的帖子,这让我更加困惑。

http://lordpimpington.com/codespeaks/drupal-5.1/?q=node /5

请帮助我决定什么最适合我的目的。我正在开发一个网络应用程序,它将使用这个 NLP 工具作为服务。

I have started working on a project which requires Natural Language Processing. We have do the spell checking as well as mapping sentences to phrases and their synonyms. I first thought of using GATE but i am confused on what to use? I found an interesting post here which got me even more confused.

http://lordpimpington.com/codespeaks/drupal-5.1/?q=node/5

Please help me decide on what suits my purpose the best. I am working a web application which will us this NLP tool as a service.

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评论(3

老娘不死你永远是小三 2024-08-31 08:32:10

您并没有真正提供太多信息,但请尝试以下操作: http://www.nltk.org/

我我不认为 N​​LTK 会进行拼写检查(我可能是错的),但它可以对文本输入进行词性标记。

要查找/匹配同义词,您可以使用 WordNet http://wordnet.princeton.edu/ 之类的工具,

如果您'正在做一些真正特定领域的事情:我建议为特定领域的术语提出自己的本体论。

You didn't really give much info, but try this: http://www.nltk.org/

I don't think NLTK does spell checking (I could be wrong on this), but it can do parts of speech tagging for text input.

For finding/matching synonyms you could use something like WordNet http://wordnet.princeton.edu/

If you're doing something really domain specific: I would recommend coming up with your own ontology for domain specific terms.

清浅ˋ旧时光 2024-08-31 08:32:10

如果您使用 Python,则可以使用 Python Enchant 开发拼写检查器。
NLTK 也适合开发情感分析系统。我也有一些相同的原型

Jaggu

If you are using Python you can develop a spell checker with Python Enchant.
NLTK is good for developing Sentiment Analysis system too. I have some prototypes of the same too

Jaggu

看透却不说透 2024-08-31 08:32:10

如果您使用基于深度学习的模型,并且有足够的数据,则可以出于任何目的实现特定于任务的模型。随着基于深度学习的语言模型的发展,您可以使用基于词嵌入的模型和词典资源来获取同义词和反义词。您还可以点击下面的链接来获取更多资源。

If you are using deep learning based models, and if you have sufficient data, you can implement task specific models for any purpose. With the development of deep leaning based languages models, you can used word embedding based models with lexicon resources to obtain synonyms and antonyms. You can also follow the links below to obtain more resources.

~没有更多了~
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