linguistics

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    注意!!这将有助于很多知道波兰或任何其他具有强烈的弯曲自然语言,最好与案例系统(如德国人),以回答这个问题。特别是,波兰的变格系统非常相似,像其他斯拉夫语的系统:俄语,捷克语,塞尔维亚语等 看一看这个波兰,未完成的,declinator: declinators.com 我打算将其扩展到其他语言,即俄语和拉丁语,但现在我正在与波兰人苦苦挣扎。 除了拥有数百个名词的大量数据库,我支持不存在的衰落名词

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    我想了解雪球干扰算法。 HW90有类似的问题与例子,但不是我的。使用两个区域R1和R2的algorithmus被definied如下: R1是以下一个元音的第一个非元音之后的区域中,或者是 在字的末尾的空区域,如果有没有这样的非元音。 R2是在R1之后的第一个非元音之后的区域,或者 是如果没有这样的非元音 这个词末尾的空区域。 http://snowball.tartarus.org/texts/

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    我有一个要求,我给了一组名词,而且我必须以编程方式从这些名词中组成一个句子(形式)。 作为一个例子 - 想,我在给定一组名词 - {“巧克力”,“无糖”,“糖”,“奶”}, 我必须以编程短语句子像 - “这是一个巧克力糖果由糖制成和牛奶”。 句子可以是任何东西,但它应该包含给定的名词,它应该是有意义的。 我试图研究本体,看它是否可以帮助。我查看WordNet以获得有关每个名词的更多信息并尝试对该句

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    我已经下载了UPDT波斯树库(Uppsala Persian Dependency Treebank),我试图从它使用斯坦福NLP建立一个依赖解析器模型。我曾尝试使用命令行和Java代码来训练模型,但在这两种情况下我都会遇到异常。 1-列车使用模型命令行: java -mx1500m edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser -trai

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    我正在使用此NLTK代码从demo_grammar生成句子(请参见下文),问题在于,像NN或NNNI这样的语法规则最终会生成诸如“creation创造创造“。我只对生成相同单词不会出现两次的句子感兴趣(即创建视频软件)。 我该怎么做? 的generate.py从NLTK是这样的:https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/parse/generat

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    我创建了一个字典,并与转换字的Arpabet表示,以IPA (International Phonetic Alphabet)与压力的问题。 在Arpabet,你可以找到它元音与元音后的数字的应力。例如,“楼上”一词有以下Aprabet表示:AH0 P S T EH1 R Z。 EH之后的数字1意味着压力落在这个元音上。 问题: 我必须Arpabet转换成IPA保持压力,但在IPA格式的应力元音前

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    我正在着手开展非营利组织的项目,以帮助处理和分类世界各地的现场工作人员/承包商每年1000份报告。我对NLP相对来说比较陌生,因此希望通过方法来寻求小组的指导来解决我们的问题。 我会重点介绍当前的流程以及我们面临的挑战,并会以最好的方式来解决我们的问题。 当前进程:现场官员以最佳实践的形式提交本地运行项目的报告。这些报告然后由全职策展人团队处理,他们(i)确保他们遵守最佳实践模板并(ii)编辑文档

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    我能够使用tensorflow tutorials来训练语言模型,模型按照code given here保存为检查点文件。 save_path = saver.save(sess, "/tmp/model.epoch.%03d.ckpt" % (i + 1)) 现在我需要恢复的检查点,并在下面的代码中使用它: def run_epoch(session, m, data, eval_op, v

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    的熵公式词法丰富是 的概率p-i个是由N,其中N是在文本和V-第i是代币的总数除以V-第i个计算特定类型发生的次数(至少这是我的理解)。 所以,如果我有一个字符串the, the, the, a, a, over, love, one, tree 有9 tokens,但只有6 types。 V-'theth'(据我所知)将是3因此p-'theth'将计算为3/9 = 0.33。 V-'ath'然后

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    查看标题。 答案也会满足: 语法是句子,因为______是Word? 或者,对代码更友好的术语 句法对于函数逻辑来说是______是构造逻辑? (idk,我试过)