The ‘lemmatize’ feature of NLTK not

The ‘lemmatize’ feature of NLTK not only used to convert plural into singular, it is also used before querying ConceptNet, so that the query is more likely to be successful.
Then the stemmed set of words is subjected to the Stanford NLTK parser, that is part of the open source NLTK suite.
To parse ordinal references, we use a semantic grammar augmented with features, parsed by the Earley feature chart parser from the NLTK.
In order to measure these proportions we have used part-of-speech tagger (pos-tagger) available in nltk toolkit.
However, since we required more rigorous processing of the input we used the NLTK (Natural Language Toolkit) package to parse and POS-tag the input.
Technically, these steps (except the first) are based on open-source library and free NLTK (Bird et al. 2009) which offers many features of language processing and has interfaces with databases such as WordNet (Fellbaum 2005) as well as with libraries and third party software such as grammatical tagger Stanford Tagger and automated prover prover9.
In addition, users can access Semantic Pathways via a command-line interface, where integration with Python and NLTK offers additional benefits.
Grapevine is built in Python using the Natural Language Tool Kit (NLTK).
Corpus-Based Evaluation of Prosodic Phrase Break Prediction Using nltk_lite’s Chunk Parser to Detect Prosodic Phrase Boundaries in the Aix-MARSEC Corpus of Spoken English
The probablistic reasoning described in the previous section was implemented with the Natural Language Toolkit (NLTK).
We adapted computational tools to generate structured representation of actions by external tags (VISL) inside the package Natural Language Toolkit (NLTK).

Kết quả (Việt) 1:

Tính năng 'lemmatize' của NLTK không chỉ sử dụng để chuyển đổi số thành số ít, nó cũng được sử dụng trước khi truy vấn ConceptNet, do đó các truy vấn có nhiều khả năng để thành công.Sau đó tập hợp stemmed từ phải chịu sự phân tích cú pháp Stanford NLTK là một phần của mã nguồn mở NLTK suite.Phân tích tự tham khảo, chúng tôi sử dụng một ngữ Pháp ngữ nghĩa tăng cường các tính năng, phân tích bởi Earley tính năng biểu đồ phân tích cú pháp từ NLTK.Để đo lường các tỷ lệ chúng tôi đã sử dụng một phần của bài phát biểu tagger (pos-tagger) có sẵn trong bộ công cụ nltk.Tuy nhiên, kể từ khi chúng tôi yêu cầu xử lý nghiêm ngặt hơn đầu chúng tôi sử dụng gói NLTK (ngôn ngữ tự nhiên Toolkit) để phân tích và POS-thẻ đầu vào.Về mặt kỹ thuật, các bước sau (trừ đầu tiên) dựa trên các thư viện mã nguồn mở và miễn phí NLTK (chim et al. 2009) mà cung cấp nhiều tính năng của xử lý ngôn ngữ và có giao diện với các cơ sở dữ liệu như WordNet (Fellbaum 2005) cũng như với các thư viện và các phần mềm bên thứ ba như ngữ pháp tagger Stanford Tagger và tự động prover prover9.Ngoài ra, người dùng có thể truy cập Semantic con đường thông qua một giao diện dòng lệnh, nơi mà tích hợp với Python và NLTK cung cấp các lợi ích bổ sung.Grapevine được xây dựng bằng Python, sử dụng bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK).Corpus dựa trên đánh giá của Prosodic cụm từ phá vỡ dự báo bằng cách sử dụng nltk_lite của đoạn phân tích cú pháp để phát hiện Prosodic cụm từ ranh giới trong các Aix-MARSEC Corpus nói tiếng AnhProbablistic lý do diễn tả trong phần trước đã được thực hiện với các bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK).Chúng tôi thích nghi công cụ tính toán để tạo ra các cấu trúc đại diện của hành động của bên ngoài tags (VISL) bên trong gói ngôn ngữ tự nhiên bộ công cụ (NLTK).

Kết quả (Việt) 2:

Các 'lemmatize' của NLTK không chỉ được sử dụng để chuyển đổi từ số nhiều thành ít, nó cũng được sử dụng trước khi truy vấn ConceptNet, để truy vấn có nhiều khả năng để thành công.
Sau đó, các thiết lập bắt nguồn từ được chịu các phân tích cú pháp Stanford NLTK, mà là một phần của bộ nguồn NLTK mở.
để phân tích tài liệu tham khảo thứ tự, chúng tôi sử dụng một ngữ pháp ngữ nghĩa tăng cường với các tính năng, phân tích của Earley phân tích biểu đồ tính năng từ NLTK.
để đo các tỷ lệ, chúng tôi đã sử dụng một phần-of-speech tagger ( pos-tagger) có sẵn trong bộ công cụ NLTK.
Tuy nhiên, kể từ khi chúng tôi yêu cầu xử lý nghiêm khắc hơn của đầu vào, chúng tôi sử dụng gói NLTK (Ngôn ngữ tự nhiên Toolkit) để phân tích và POS-thẻ đầu vào.
về mặt kỹ thuật, các bước sau (trừ đêm đầu tiên) được dựa trên thư viện mã nguồn mở và NLTK miễn phí (Bird et al. 2009) trong đó cung cấp nhiều tính năng xử lý ngôn ngữ và có giao diện với các cơ sở dữ liệu như WordNet (Fellbaum 2005) cũng như với các thư viện và các phần mềm của bên thứ ba như tagger ngữ pháp Stanford Tagger và tự động Prover prover9.
Ngoài ra, người dùng có thể truy cập vào Đại ngữ nghĩa thông qua một giao diện dòng lệnh, nơi hội nhập với Python và NLTK cung cấp thêm các lợi ích.
Grapevine được xây dựng trong Python sử dụng Công cụ Ngôn ngữ tự nhiên Kit (NLTK).
Corpus-Based Đánh giá của điệu tính cụm từ Dự đoán Sử dụng Parser Chunk nltk_lite của phát hiện ranh giới cụm từ điệu tính trong Aix-MARSEC Corpus của Anh bằng giọng nói được nghỉ
lý do probablistic mô tả trong các phần trước đã được thực hiện với sự Ngôn ngữ tự nhiên Toolkit (NLTK).
Chúng tôi ứng dụng công cụ tính toán để tạo ra đại diện cấu trúc của các hành động bằng thẻ bên ngoài (VISL) bên trong các gói Ngôn ngữ tự nhiên Toolkit (NLTK).