易用性:斯坦福CoreNLP vs. OpenNLP

Question

我想在个人项目中使用一套NLP工具，我想知道斯坦福大学的CoreNLP或OpenNLP是否更容易使用。或者你会推荐其他免费套餐吗?我之前没有真正做过任何NLP，所以我正在寻找一些我可以快速使用的东西来学习概念和原型我的想法。

Answer 1

我对哪个更容易使用的看法是有偏见的，但是关于Ivan Akcheurov的回答，我们在2010年10月才发布了Stanford CoreNLP，所以它并不是很老。关于他的建议，这似乎取决于您是想使用更高级别的处理框架还是实际的处理工具。例如，如果你浏览一下Knime，它包含的唯一NLP组件实际上是OpenNLP组件，大多数机器学习都是包装Weka....对于协同工作的单个工具组，Stanford NLP、OpenNLP、NLTK和Lingpipe可能是主要的选择。

Answer 2

我建议你GATE (GATE .ac.uk):

口

1. 语言:Java
2. 是否支持UIMA集成
3. 文档:超级棒的文档!电影教程和培训课程
4. 有GUI
5. 能够使用WordNet, Lucene, Google, Yahoo, Google翻译，Weka
6. 有LingPipe和OpenNLP的一部分作为插件

OpenNLP

1. 语言:Java
2. SharpNLP(其C-Sharp端口)
3. 是否支持UIMA集成

LingPipe

语言:Java
1. 文档:免费图书教程

NLTK

1. 语言:Python
2. 文档:一本优秀的免费书籍
3. 语料库:提供数十个语料库数据(~ 850mb)和词汇，如wordnet等。

Answer 3

我推荐你斯坦福大学，因为它在一个开源包下提供了多种东西，例如斯坦福大学的CoreNLP有

1. StanFord Parser.
2. Stanford POS Tagger.
3. Stanford Named Entity Recognition .
4. Stanford Typed Dependencies. etc.

简而言之，在一个保护伞下你可以得到多个解决方案....