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C# で WMI を使用して、コンピューター上のプリンターを列挙および変更しています。

Windows 7 を実行していますが、「従来の」方法でインストールされているプリンターを変更しようとすると、すべて正常に動作します。「古典的に」とは、プリンターが基本的な TCP/IP ポートを使用していることを意味します。http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/aa394363(v=vs.85)に記載されている WMI 関数を使用して、名前を変更したり、既定のプリンターとして設定したりできます。 aspx。

ただし、デフォルトでは、Windows は私のプリンターを WSD (デバイス上の Web サービス) プリンターとしてインストールしています。これが発生すると、プリンターは WSD ポートを使用しますが、WMI を使用して触れることはできないようです。

下のスクリーンショットでは、私のプリンターが「WSD ポート」を使用していることがわかります。そのポートの下には、私のプリンターが WSD なしでインストールされたときに使用する標準の TCP/IP ポートがあります。

プリンターに付属のソフトウェアは、標準の TCP/IP ポートを使用してプリンターをインストールします。ただし、プリンターを手動でインストールすると、Windows は WSD ポートを選択します。

WMI には、WSD 対応デバイスの定義がないようです。これが本当かどうか知っている人はいますか？

WIA を介してネットワーク スキャナを操作するプログラムを作成しています。1 ページだけをスキャンすると、すべてが正常に機能します。フィーダーをオンにすると:

プログラムはスキャンを受信します。これは、フィーダーにまだドキュメントがあり、com エラーで落ちるという信号です (スキャナーはスキャンを続けます)。フィーダーのページをチェックするコードは次のとおりです。

画像コードの取得:

残念ながら、WIA WSD を使用した例は見つかりませんでした。おそらく、WSD を介して複数の画像を取得するための設定がいくつかあります。

ローカル デバイスを列挙できます。接続したいスキャナーの DeviceId をレジストリで見つけることができます。CommonDialog は、ローカル デバイスのみを列挙します。DeviceId は読み取り専用です。

ネットワーク上のデバイスを列挙してから接続するか、既知の DevicedId に接続するにはどうすればよいですか?

ありがとう

he, she, itNLPまたはIR/IE関連のタスクを実行するときに句読点を削除してクラスの単語（など）を閉じるために人々が通常使用するストップワードのリストはありますか？

私は語義の曖昧性解消のためにギブスサンプリングを使用してトピックモデリングを試してきましたが、コーパスに頻繁に現れるという理由だけで、句読点や近いクラスの単語に高い確率を与え続けています。https://github.com/christianscheible/BNB/blob/master/nb_gibbs.py

According to the documentation i can load a sense tagged corpus in nltk as such:

I can also get the definition, pos, offset, examples as such:

But how can get the frequency of a synset from a corpus? To break down the question:

1. first how to count many times did a synset occurs a sense-tagged corpus?
2. then the next step is to divide by the the count by the total number of counts for all synsets occurrences given the particular lemma.

2 つの副詞または 2 つの形容詞の類似度を計算するプログラムを書きたいのですが、WordNet には副詞と形容詞のオントロジー構造がありません。

最初の試行では、Adapt-lesk アルゴリズムを使用しました。このアルゴリズムの結果は、副詞または形容詞にとって非常に残念です。これらの類似性を計算する最良の方法は何ですか? この問題を解決するのを手伝ってください。

皆さんありがとう。

( Natural Language ProcessingNLP) では、Word Sense Disambiguation(WSD) タスクは、単語が出現する文が与えられた多義語の意味または意味または概念を計算によって決定します。たとえば、次のようになります。

• 「中央銀行を強奪するほど愚かな人もいました* 。」*
• 「 川岸 は石だらけ」

段落またはドキュメント レベルで実行される WSD について知っている人はいますか?

1 つのセンテンス内のコンテキスト ワードから感覚/意味を明確にする以外に、タスクを実行するために導入できる他のインプットは何ですか? WSD (以前に画像付きの WSD を見たことがあります。http://acl.ldc.upenn.edu/W/W03/W03-0601.pdf )

ヒンディー語のワードネット用のデータベースと API があります。NLTK python からこのワードネットにアクセスして、ワードネットで NLTK Wordnet 関数を使用したいと考えています。独自のワードネットを NLTK に追加する方法はありますか? または、ヒンディー語の Word Sense Disambiguation 用のツールはありますか (いくつかの変更を加えれば、任意の言語 Wordnet で動作します) (wordnet から最も適切な意味が得られます)。

トレーニング DataSet と Test DataSet があります。どのように実験して結果を得ることができますか? WEKAは同じ用途に使用できますか?

トピックは、サポート ベクター マシン教師あり学習アプローチを使用した単語感覚の曖昧さ回避です。

両方のセット内のドキュメント タイプには、次のファイル タイプが含まれます。 1. 2 つの XML ファイル 2. README ファイル 3. SENSEMAP 形式 4. TRAIN 形式 5. KEY 形式 6. WORDS 形式