我愿意开始开发NLP项目。我不太了解可用的工具。谷歌搜索大约一个月后。我意识到openNLP可以成为我的解决方案。
不幸的是，我没有看到任何关于使用API的完整教程。所有这些都缺乏一些一般步骤。我需要从地面开始的教程。我在网站上看到过很多下载但不知道如何使用它们？我需要训练什么吗？这是我想知道的 -
如何安装/设置可以 -
的nlp系统答案 0 :(得分：11)
你说你需要'解析'每个句子。您可能已经知道这一点，但只是为了明确，在NLP中，术语“解析”通常意味着恢复一些分层的句法结构。最常见的类型是组成结构（例如，通过无上下文语法）和依赖结构。
如果您需要分层结构，我建议您考虑从解析器开始。我所知道的大多数解析器都包括解析期间的POS标记，并且可能提供比有限状态POS标记更高的准确性标记（警告 - 我对组成解析器比熟悉依赖解析器更熟悉。有可能一些或大多数依赖解析器会需要POS标签作为输入。
解析的一大缺点是时间复杂度。有限状态POS标记器通常以每秒数千个字的速度运行。即使是贪婪的依赖解析器也相当慢，组成解析器通常以每秒1-5个句子运行。因此，如果您不需要分层结构，您可能希望坚持使用有限状态POS标记符来提高效率。
如果您确定需要解析结构，请提出一些建议：
我认为@aab建议的斯坦福解析器包括一个组成解析器和一个依赖解析器。
Berkeley Parser（http://code.google.com/p/berkeleyparser/）是一个非常着名的PCFG成分解析器，达到了最先进的精度（我相信与斯坦福解析器相同或更优），并且效率相当高（每秒〜3-5个句子。）
BUBS Parser（http://code.google.com/p/bubs-parser/）也可以使用高精度的Berkeley语法运行，并将效率提高到大约15-20秒/秒。完全披露 - 我是研究这个解析器的主要研究人员之一。
警告：这两个解析器都是研究代码，会产生所有问题。但是我很乐意看到人们真正使用BUBS，所以如果它对您有用，请尝试一下并与我联系，提出问题，意见，建议等。
如果需要，还有几个维基百科参考背景：
答案 1 :(得分：5)
一般来说，你会按照其他顺序执行这两项任务：
OpenNLP的文档并不是那么彻底，而且由于切换到apache，其中一些很难找到。旧版SF wiki中提供了一些（可能稍微过时）的教程。
您可能需要查看Stanford NLP tools，特别是Stanford POS Tagger和Stanford Parser。两者都有包含预先训练的模型文件的下载，并且它们还在顶级目录中有演示文件，用于说明如何开始使用API以及显示如何使用命令行中的工具的简短shell脚本。
LingPipe可能是另一个很好的工具包。在这里快速搜索将引导您到许多类似的问题，并链接到其他替代方案！
答案 2 :(得分：1)
见伊利诺伊州策展人： http://cogcomp.cs.illinois.edu/page/software_view/Curator
演示： http://cogcomp.cs.illinois.edu/curator/demo/
它几乎可以在一个地方提供所有东西。
答案 3 :(得分：0)