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英語の名詞・代名詞の性別、数、人を抽出したいです。Linux オペレーティング システムで実行するツールが必要です。ツールを見つけるのを手伝ってくれませんか。

ありがとう、ヘマント

非ホワイトスペース文字列の NLTK から形態素解析結果を取得したいと考えています。

例えば：

文字列は"societynamebank".

私は手に入れたい['society', 'name', 'bank']

NLTK でその結果を取得するにはどうすればよいですか?

基本形から変更された英単語の基本英単語を取得しようとしています。この質問はここで尋ねられましたが、適切な答えが見つからなかったので、このように表現しようとしています. NLTK パッケージの 2 つのステマーと 1 つのレンマタイザー (ポーター ステマー、スノーボール ステマー、ワードネット レマタイザー) を試しました。

私はこのコードを試しました：

これは私が得る出力です：

しかし、私はこの出力が欲しい

どうすればこれを達成できますか？これに使用できるツールは既にありますか? これを形態素解析と呼ぶ。私はそれを認識していますが、すでにこれを達成しているツールがいくつかあるはずです。助けていただければ幸いです:)

最初の編集

このコードを試しました

ここでは、適切なタグを指定して wordnet lemmatizer を使用しようとしました。出力は次のとおりです。

それでも、「到着」や「結論」などの単語は、このアプローチでは処理されません。これに対する解決策はありますか？

変換器を DOT ファイル形式で保存しています。gvedit を使用してグラフのグラフィカル表現を表示できますが、DOT ファイルを実行可能なトランスデューサに変換して、トランスデューサをテストし、受け入れる文字列と受け入れない文字列を確認するにはどうすればよいでしょうか。

Openfst、Graphviz、およびそれらの Python 拡張機能で見たほとんどのツールでは、DOT ファイルはグラフィカルな表現を作成するためにのみ使用されますが、ファイルを解析して、文字列をテストできるインタラクティブなプログラムを取得したい場合はどうでしょうか。トランスデューサー？

タスクを実行するライブラリはありますか、それともゼロから作成する必要がありますか?

私が言ったように、DOT ファイルは私が設計した英語の形態をシミュレートする変換器に関連しています。巨大なファイルですが、どのように見えるかを示すために、サンプルを提供します。名詞と複数形に関して英語の振る舞いをモデル化する変換器を作成したいとしましょう。私の辞書は、たった 3 つの単語 (book、boy、girl) で構成されています。この場合のトランスデューサは次のようになります。

これは、この DOT ファイルから直接構築されます。

このトランスデューサーを言葉に対してテストすると、それをフィードするとbook+Pl吐き出されbooks、逆もまた同様であることがわかります。このような分析とテストを可能にする形式にドット ファイルを変換する方法を確認したいと思います。

OpenCV でテキストを含む画像を処理する場合、開く操作で適切な出力データが得られません。この問題は、この記事で説明されている問題と非常によく似ています: http://www.cpe.eng.cmu.ac.th/wp-content/uploads/CPE752_06part2.pdf

私が見る限り、人々は再構築操作を使用することを提案しています。OpenCVまたはこれを実装する既知のライブラリ/コードに組み込みメカニズムはありますか?

少し高度な質問があります。半透明の png 画像にカスタム シェイプをぼかし、png には透明な領域があり、画像の周りにストロークを描画します (png 画像の透明な領域を避けます)。GPUImage を使用して青色の画像を作成しようとしましたが、画像の非透明部分の周りにストロークを描くときにブロックされます。私はこの方法を使用してみました（https://stackoverflow.com/a/15010886/4641980）しかし、ストロークは半分透明です（画像の非透明部分が半分透明であるという事実に従って）。

これを行うにはあなたの助けが必要です。この例は、ほぼ私が意味するものです

http://i.stack.imgur.com/YdITu.png

私は検索と試行に多くの時間を費やしましたが、これまで無駄でした.あなたの助けにとても感謝しています. ありがとうございました。

形態学的実現ツール (できれば Java のツール) を知っている人はいますか? 私はプロジェクトに取り組んでおり、男性/女性 - 単数形/複数形 - 一人称/三人称の場合を提供する正しい動詞「to be」を実現する必要があり、そのような入力に関して正しい動詞「to be」を生成します。SimpleNLG は、形態学的実現を含む理想的なソフトウェアですが、英語とフランス語のみに対応しています。たとえば、特徴が男性の一人称単数の場合、結果は「I」になり、特徴が複数の三人称男性の場合、結果は次のようになります。 "彼ら"。

当たり外れ変身してる

と

しかし、ゼロ以外の検出結果は生成されません。

どうしたの？？