named-entity-recognition

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我不知道索引视图是什么，但我想知道底层表中的数据发生了什么变化时发生了什么？整个视图缓存丢弃od只是改变了行吗？我对用于搜索酒店可用性（+ 100k记录）的几个表（+5）进行了非常复杂的查询，并且IMHO索引视图可以显着提高性能。但是数据（少数几行）经常更改（房间已售出，管理员atc处更改了免费房间），并且如果每次只更改一行时都会重新构建视图，那么对我的应用来说就是瓶颈。或任何想法如何“缓

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FileNotFound异常与SPSite构造函数Sharepoint 2010

我尝试实例化在控制台应用程序中的服务器场上的SPSite实例，我给参数整个网站（http://sp2010/）。我还确保运行MyApp.exe的帐户是网站集管理员。但是，无论我尝试做什么，我都无法创建SPSite的实例。我总是回馈“FileNotFoundException”。有人有想法吗？堆栈跟踪： System.IO.FileNotFoundException：找不到在http://lo

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使用NLTK命名实体识别。提取的关键字的相关性

我正在查看NLTK的命名实体识别功能。是否有可能找出哪些提取的关键词与原文最相关？另外，是否有可能知道提取的关键词的类型（人物/组织）？

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斯坦福NER - 提取多个单词实体

如何标记斯坦福NER中的搭配？目前，它标记为Federal Reserve Bank of New York <wi num="11" entity="ORGANIZATION">Federal</wi> <wi num="12" entity="ORGANIZATION">Reserve</wi> <wi num="13" entity="ORGANIZATION">Bank</wi> <wi

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在Python中为NLTK命名实体识别。识别NE

我需要将单词分类为他们的词类。就像一个动词，名词，副词等。我用 nltk.word_tokenize() #to identify word in a sentence nltk.pos_tag() #to identify the parts of speech nltk.ne_chunk() #to identify Named entities. 的放出来的，这是一棵树。如

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信息提取。计数提到度量相关性

是否可以计算一篇文章中提及实体的次数？例如 ABC Company是全球最大的汽车制造商在世界一个。 It也是公司年产量最大的公司。 It也是豪华轿车的第二大出口国，经过XYZ 公司。 ABC和XYZ 合计产生的汽车总产量超过n％该国的生产。提到ABC公司4次。

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从存档中反序列化位图

我的MFC应用程序出现问题。当我试图从存档中反序列化CBitmap并创建新的CBitmap时，它不会正确加载CBitmap的位。下面的代码： BITMAP bm; ar >> bm.bmType; ar >> bm.bmWidth; ar >> bm.bmHeight; ar >> bm.bmWidthBytes; ar >> bm.bmPlanes; ar >> bm.bmBits

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OpenNLP是否使用名为实体识别引擎盖下的WordNet

我曾尝试使用SourceForge中的OpenNLP工具1.5从文本中获取命名实体。我在OpenNLP下载中找到了JWNL文件。这是否意味着OpenNLP反过来将WordNet用于命名实体识别。（具体来说，这是否意味着名称模型文件是使用WordNet生成的）？

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离线生成非结构化文本的RDF

有一些服务，如Open Calais和Alchemy API可以从非结构化文本生成RDF。有工具可以离线吗？有没有人试过WebCAT或OpenCyc可以用于这种用例？

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使用Google地理编码API将命名实体识别标记的文件链接到Google地图

我有使用NER标记的文本文件，我需要将它们链接到Google地图。 <p>Gardai|NNP|O fear|VBP|O a|DT|O 28-year-old|JJ|O man|NN|O ,|,|O missing|VBG|O from|IN|O his|PRP$|O Dublin|NNP|I-PER home|NN|O for|IN|O a|DT|I-DAT week|NN|I-DAT 虽然