自行斷詞後的分析看起來滿像一回事的：
程式化的調用，可以參考以下網頁
stanford parser使用
[TextMining][StanfordNLP]Stanford parser 使用方式
2017/08 更新：
今年六月釋出的新版，品質上有極大的進步，感覺上 SyntaxNet 短期內還難成對手
附上原文：
第一年住院医师，做阑尾切除手术时，找不到阑尾在何处，你若是他的主治医师，请你告诉他下列何种方法最容易找到阑尾？
2016年12月31日 星期六
Stanford parser初探(2)
2010年在 Stanford parser初探 一文中，使用的是文字的介面，但是在 http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.html 上釋出的最新版 3.7 中，已經可以使用 GUI 來進行分析：
不幸的是分析結果與 Stanford Chinese Segmenter 在斷字上並不吻合，不然結果應該會更正確一些…(雖然 Stanford Chinese Segmenter 也是有不準的時候)
自行斷詞後的分析看起來滿像一回事的：
不過像"告訴"這種授與動詞，分析結果仍然不令人滿意。即使是斷詞正確度極高的 sinica …
目前的局勢看來，tree bank / tree structure 仍然是高度未統一的狀態，這在機器翻譯或人工智慧的應用上，是很不利的。
程式化的調用，可以參考以下網頁
stanford parser使用
[TextMining][StanfordNLP]Stanford parser 使用方式
2017/08 更新：
今年六月釋出的新版，品質上有極大的進步，感覺上 SyntaxNet 短期內還難成對手
附上原文：
第一年住院医师，做阑尾切除手术时，找不到阑尾在何处，你若是他的主治医师，请你告诉他下列何种方法最容易找到阑尾？
自行斷詞後的分析看起來滿像一回事的：
程式化的調用，可以參考以下網頁
stanford parser使用
[TextMining][StanfordNLP]Stanford parser 使用方式
2017/08 更新：
今年六月釋出的新版，品質上有極大的進步，感覺上 SyntaxNet 短期內還難成對手
附上原文：
第一年住院医师，做阑尾切除手术时，找不到阑尾在何处，你若是他的主治医师，请你告诉他下列何种方法最容易找到阑尾？
訂閱：
張貼留言 (Atom)
沒有留言:
張貼留言