如何在我的C＃應用​​程序中使用SharpNlp

Question

我需要在文集中爲我的文件添加POS標記。 我已經成功地遵循了SharpNlp
的安裝說明我使用的是二進制版本

I created a new c# project in:  E:\sharp\sharpapp 
location of Models Folder is:  E:\sharp\sharpapp\bin\Models 
location of my SharpNlp Binary is: E:\sharp\SharpNLP-1.0.2529-Bin 

我也跟着指示，以修改這兩個.config文件「ParseTree.Exe」和「ToolsExamples.Exe」

現在在我的c＃項目中，我有一個名爲tagging.cs的類，我必須訪問我的語料庫文本文件併爲這些文件做POS標記。任何人都可以幫助我如何使用SharpNlp來做到這一點

請提供相關步驟。

Answer 1

簡而言之，SharpNLP是

• 一個端口的OpenNLP Tools C＃和OpenNLP MaxEnt
• 一個連接器共發現
• 一組預先計算的模型，多爲英語
• 實用模塊如與SQLLite集成

應該注意的是，OpenNLP庫的端口是相對非正式的，有各種類和屬性名稱的變化，可能會鬆散保留特徵和語義，並且與原始Java項目的生命週期沒有明顯的聯繫。這種情況可能會確保SharpNLP的OpenNLP部分在時間上會比孿生姐妹更類似於遠房親戚......

從來沒有那麼少，可以使用來自OpenNLP的示例和文檔來補充相對較薄支持SharpNLP的材料。在SharpNLP的源代碼和OpenNLP API reference和OpenNLP wiki等資源之間，通常可以映射事物並進行相應的調整。

鬆散的導體可能是這個特殊的source file的研究，它使用OpenNLP的方式看起來接近你可能需要的。注意OpenNLP和SharpNLP之間的名稱改變，例如POSTTaggerME類成爲MaximumEntropyPosTagger和解析（）方法及其過載轉向TagSentence（）和這樣。

更一般的暗示是瞭解...
... 的通常必要的步驟來執行詞性標註序列。
這是一個非常高層次的近似描述，但我認爲很有用。文本

的

• 獲取文本進行標記=串（一個或多個）初始化文本解析器
• 解析它=一個與個別令牌「陣列」（或其它容器）即單詞和標點符號。
• 初始化POS標註器，尤其是說出它的其中模型它應該使用
• 飼料令牌[責令]序列的POS標註器
• 鉭DAH！使用POS標籤來實現NLP應用程序的最終目的。

請注意上述順序是如何假定模型是容易獲得的。
該模型是一般表示文本統計「概況」的表示，其通過使用易於標記的一組文本對Tagger進行訓練而獲得。
SharpNLP提供了通用英語語言的模型，但爲了標記其他語言，或者如果要標記的特定語料庫屬於特定域（如醫療報告或推文或...），可能更可取的是，訓練標記器以提高其精度。
Open/SharpNLP與大多數POS標記一樣，無論是獨立的還是它們的API，通常都包含對它們進行訓練的特徵（=給出一組給定的樣本文本，以便於標記）並驗證模型/標記器的質量如此產生（=比較測試集上產生的標籤，以及該組預期的標籤）。

Answer 2

請仔細閱讀我爲此編寫的文章。它會給你一個詳細的步驟方法與示例代碼片段。

Easy way of Integrating SharpNLP into your project in Visual Studio

我希望這是有益的。