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自然语言处理涉及中英文句法分析以及依存句法分析,同时包含文本和代码。

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简介:
在利用StanfordCoreNLP对文本句子进行深入分析的过程中,首先需要对每个句子执行分词操作,具体通过调用 `nlp.word_tokenize(sentence)` 方法实现。随后,对分词后的句子进行句子成分分析,借助 `nlp.pos_tag(sentence)` 函数完成。接着,进一步开展命名实体识别任务,运用 `nlp.ner(sentence)` 接口进行处理。最后,则需进行句法分析和依存句法分析,分别通过 `nlp.parse(sentence)` 和 `nlp.dependency_parse(sentence)` 方法来完成这些任务。

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  • 的应用——结合示例
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    本文章探讨了中英文句法分析和依存句法分析的基本原理及其在自然语言处理任务中的实际应用,辅以丰富的文本解析实例和源代码说明。 使用StanfordCoreNLP对文本句子进行分析的过程中,首先需要执行分词操作通过`nlp.word_tokenize(sentence)`函数实现;接着是对分词后的句子进行句法成分标注,这一步骤可以通过调用`nlp.pos_tag(sentence)`来完成;随后是命名实体识别阶段,同样使用`nlp.ner(sentence)`来进行处理。最后两个步骤包括句法分析和依存关系解析,这两个任务分别由`nlp.parse(sentence)`和`nlp.dependency_parse(sentence)`函数执行以完成整个流程。
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  • 汉LP:词、词性标注、命名实体识别、、新词发现、基于动摘要的类与聚类、拼音转换简繁体互换等功能的工具
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