machine-learning - 使用 stanford NLP 查找描述上下文的句子

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有没有办法找到那些描述对象的句子?

例如“这是一个好产品”或“你非常漂亮”之类的句子

我想我可以使用 TokenSequencePattern 创建一个算法,并使用 POS 过滤一些模式,如代词 + 动词 + 形容词,但我认为这不是可靠的。

我问你是否有开箱即用的东西,我想做的是识别网页上的评论。

最佳答案

通过依存解析代替词性标记,可以获得更好的结果。通过使用它而不是您提到的词性标记和模式,您将获得有关句子结构的更丰富和准确的信息。 示例:

https://demos.explosion.ai/displacy/?text=The%20product%20was%20really%20very%20good.&model=en_core_web_sm&cpu=0&cph=0

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斯坦福 NLP 确实支持 depedency parsing 。 除此之外,您还可以使用出色的 SpaCy .

关于machine-learning - 使用 stanford NLP 查找描述上下文的句子,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47381480/

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