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    我对Python仍然很陌生,但是将它用于我的语言学研究。 所以我做了一些研究,地名,我接到了一个地形机构输入数据的列表,它看起来像下面这样: Official_Name,标签,Dialect_Name,标签,Administrative_district,Topographic_district,Y_coordinates,X_coordinates,经度,纬度。 所以,我定义的类: class

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    我想检查Microsoft Linguistic Analysis API,基本的例子,所以我已经订阅和我Key 1在Ocp-Apim-Subscription-Key和Key 2 addad到subscription key这里client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", "{subscription key}");。

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    我试图在序言中实现动词连接 介词短语。 所以我有: VP -> Vbar Vbar -> v, PP PP -> Pbar Pbar -> prep,np 的问题是,当我尝试短语像“玛丽看到汤姆用望远镜”。会有一个错误。 有人可以请给我一些想法如何解决它? 也可以任何人请给我一个想法如何实现动词连接介词短语的语义?

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    对于我的学士论文项目,我正在开发Chatbot的自然语言理解单元。现在我面临以下问题: 我有一个词,让我们说'汽车',这是德国人的汽车。现在,用户可能会将'autto'作为输入,因为他只是简单地犯了一个错字(添加了额外的't'),并且通常在聊天界面中,用户不遵循大写/小写规则,而是输入所有内容小写。 对于我的NLU算法,我需要为每个单词找到GermaNet中正确的Synset(大致相当于WordN

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    我正在研究设计一个软件平台,可以帮助语言学家和人类学家研究以前未研究的语言。统计数据显示,大约有1000种语言存在,这些语言从未在其各自演讲人群之外进行过研究。 我的目标是利用TensorFlow创建一个平台,让语言学家能够更有效地学习和记录这些语言,并帮助他们为没有书面系统的人创建书面系统。他们目前完成这项任务的方法之一是三方面的:1)记录一位母语人士在语言中交谈,2)聆听该录音并试图将其录制到

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    在iOS中,您可以使用NSLinguisticTagger来进行词性标注等操作,甚至还可以对几种不同的语言进行词性推理(比如识别“去”是动词“要去”的形式)。 有没有像这样的东西用于Android开发,这可用于几种不同的语言,就像iOS的情况一样?我知道像斯坦福NLP这样的东西,但它似乎只适用于数量有限的语言(英语+5其他语言),这对我的目的来说是不够的。另外,我甚至不确定它是否可以在androi

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    我试图为所有三字根搜索.txt字典,然后将匹配的根传递给一个新的.txt文件。有问题的字典是Heath的Nunggubuyu字典的纯文本版本。当我在Atom(我的首选文本编辑器)中搜索文件时,以下字符串在挑选所需根目录和删除词目下的定义(以空格开头)中的任何材料以及任何英语单词和由连字符或等号(这意味着它们不是单音素根)打断的任何三音节字符串。如果它看起来笨重,请原谅我;我是一个绝对的初学者。 (

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    我想使用文本文件作为输入来评估NLTK中的不同POS标记。 例如,我将采用Unigram标记器。我发现如何使用棕色语料库评估Unigram标签。 from nltk.corpus import brown import nltk brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news') brown_sents = brown.se

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    我正在使用Python“Pattern.en”包,该包给了我有关特定句子的主题,对象和其他细节。 但我想将这个输出存储到另一个变量或数据框进行进一步处理,我不能这样做。 对此的任何输入都会有所帮助。 示例代码在下面提到以供参考。 from pattern.en import parse from pattern.en import pprint import pandas as pd in

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    我目前在Python中使用NLP。然而,在我的语料库中,英国人和美国人都有英语(意识到/意识到),我正在想把英国人变成美国人。但是,我没有找到一个好的工具/软件包来做到这一点。有什么建议么?