問題タブ [senna]

SENNA と呼ばれる nlp tagger について質問があります。これは、Colbert と彼の同僚が論文に基づいて開発したものです: 自然言語処理 (ほぼ) from Scratch.

SENNA (このアドレスで入手可能なコードです: http://ronan.collobert.com/senna/download.html ) には、ニューラル ネットワークをトレーニングするためのコードが含まれていますか?

それとも、ネットワークのトレーニングによって得られた情報を使用するだけですか (事前にトレーニングされており、そのコードは SENNA にありません)。

Sennaは、ニューラル ネットワークを使用して構築された NLP ツールであり、次のことができます。

• POSタグ付け
• NERタグ付け
• チャンクのタグ付け
• セマンティック ロール ラベルのタグ付けと
• 解析中

http://ml.nec-labs.com/senna/download.htmlからプリコンパイル済みパッケージをダウンロードした後

メニューを実行し--helpて、オプションを確認しました。

コマンドライン インターフェイスは単純明快で、POS および NER タグの出力も簡単に解釈できます。

この入力を考えると：

これは標準の Penn Treebank タグセットです。

そして、これはBIO タグセットです:

また、チャンキングについては、私たちが慣れ親しんでいるある種のBIOE タグセットでもあります。

しかし、S-タグは何を意味するのでしょうか? 単一のトークン チャンクであるトークンにのみ添付されているようですが、本当ですか?

SRL タグは少し奇妙で、トークンごとに複数の注釈があります。

セマンティックフレームから得られる「タプルのような」出力のように見えますが、規則がわかりません-AM-。は何-PNCですか？

出力は何を意味し、どのように解釈する必要がありますか?

パーサー出力の場合:

解析で見られるブラケット付きの解析出力のように見えますが、これはどういう*意味ですか?

PythonでSENNAを使用しようとしています。私は次のようになりますIOError：

私のコードは次のとおりです。

コマンドプロンプトでこれを書くと: "senna-win32.exe < input.txt >output.txt" 完璧に動作しますが、Pythonコードからこれを行う必要があります.これはどのように可能ですか?

私が試してみました：

「無効な引数 < input.txt > output.txt」というエラーが表示されます。

Senna Semantic Role Labellar を使用して、2 つの文の類似性を測定したいと考えています。私はそれについてインターネットで記事を読みましたが、Python で実装して使用することはできませんでした。私は Senna SRL について学んでいるので、Senna SRL に関するいくつかの優れたリソースを、Windows マシン用の Python で最初から高度にすることを提案してください。

文を考えてみてください彼はいい子を知って います セナ srl の後、それは立っています彼[A0] 知っている[v] (いい子)[A1]

テキストから文をトークン化しました。次に、トークン化された各センテンスに、Senna Semantic Role Labeling を適用しました。 annotation.getAnnotations("He created the Robot")['srl']は D 辞書のような辞書を返す関数で、[{'A1': 'the Robot', 'A0': 'He', 'V': 'created'}] A1 のような単一の要素には を使用してアクセスできますD[0]['A1']。

キーを持つこの辞書要素を辞書要素として別の辞書に割り当てると、この辞書要素に別の辞書でどのようにアクセスできますか。意味のあるものにするために、ループ内の複数の文を試しました。

これはそれほど難しい質問ではなく、構文と実装を知る必要があると思います。しかし、私はインターネットで助けを見つけませんでした。