我想使用词性技术在一个句子中标记特定字段，例如技术和科学名词。
示例
考虑句子：
1）计算机需要键盘，监视器，CPU才能工作。
2）汽车使用齿轮和离合器。
现在我的目标是，例句必须标记为
计算机/技术
需要/名词
键盘/技术
CPU /技术
到/介词
工作/动词
汽车/机械
用/动词
齿轮/机械
和/ 离合器/机械
我之前的作品
我已经使用过Stanford NLP，Open NLP，但他们正在标记POS，但不满足需要。
请告诉我怎么做？
答案 0 :(得分：1)
有趣的问题，这里有一些想法。由于您需要使用词性，请使用OpenNLP等词性标注器，这将为您提供所需的POS标签。第二部分有点棘手（对某些单词进行分类）。如果映射到类别的单词将受到限制，您可以简单地使用查找列表，有时这是最简单和最准确的，使用NER模型会给您一些噪音。如果没有，那么你可以做已经建议的，就是训练一个NER模型。
答案 1 :(得分：1)
命名实体识别（NER）是一种实体识别/提取系统，它将文本中的实体定位并将其分类为预定义的类别（例如主板 - >技术，RAM - >技术随机访问内存 - ＆gt;技术）。 NER通常使用基于语言语法的方法和统计方法。我怀疑你需要为你的任务深入了解这些方法的细节。如果您确实感兴趣，请随时阅读conditional random fields。
据我所知，您所需要的只是能够根据您的类别（即技术，机械等）训练您自己的NER。 The Stanford NER FAQ page提供了有关如何执行此操作的充分信息。
为了直观地了解最终系统的工作原理，您可以查看online demo of the Stanford NER。他们提供英语，中文和德语分类。有三种英语分类器在3类，4类和7类中进行了训练......试试看，然后亲自看看。
我试图尽可能简洁。在SO上无法详细介绍NER。我希望我的答案以及提供的链接可以帮助您完成任务。