使用Stanford NLP进行文本分词:过滤不需要的词和字符

我在分类工具中使用Stanford NLP进行字符串分词。我希望只得到有意义的词,但却得到了非词标记(如--->.等)和不重要的词如amisto(停用词)。有谁知道如何解决这个问题吗?


回答:

这是一个非常特定领域的任务,我们在CoreNLP中不会为您执行此操作。您应该能够通过在CoreNLP分词器上使用正则表达式过滤器和停用词过滤器来实现这一点。

这里有一个英文停用词的示例列表

Related Posts

L1-L2正则化的不同系数

我想对网络的权重同时应用L1和L2正则化。然而,我找不…

使用scikit-learn的无监督方法将列表分类成不同组别,有没有办法?

我有一系列实例,每个实例都有一份列表,代表它所遵循的不…

f1_score metric in lightgbm

我想使用自定义指标f1_score来训练一个lgb模型…

通过相关系数矩阵进行特征选择

我在测试不同的算法时,如逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、随机…

可以将机器学习库用于流式输入和输出吗?

已关闭。此问题需要更加聚焦。目前不接受回答。 想要改进…

在TensorFlow中,queue.dequeue_up_to()方法的用途是什么?

我对这个方法感到非常困惑,特别是当我发现这个令人费解的…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注