易用性：斯坦福 CoreNLP 与 OpenNLP [关闭]

Question

我希望将一套 NLP 工具用于个人项目，我想知道是斯坦福大学的 CoreNLP 更易于使用还是 OpenNLP 更易于使用。或者有没有你推荐的其他免费套餐？ 我以前没有真正做过任何 NLP，所以我正在寻找可以快速用来学习概念和原型化我的想法的东西。任何帮助表示赞赏。

Answer 1

我建议你去斯坦福，因为它在一个开源包下提供了多种东西，例如。斯坦福 CoreNLP 有

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

总之，在一个保护伞下，您可以获得多个解决方案....

Answer 2

我建议你 GATE (gate.ac.uk)：

大门

1. 语言：Java
2. 具有 UIMA 支持集成
3. 文档：文档超级棒！电影教程和培训课程
4. 有图形用户界面
5. 能够使用 WordNet、Lucene、Google、Yahoo、Google Translate、Weka
6. 将 LingPipe 和 OpenNLP 的某些部分作为插件提供

OpenNLP

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

灵管

1. 语言：Java
2. 文档：免费书籍教程

NLTK

1. 语言：Python
2. 文档：一本优秀的免费书籍
3. Corpora：提供十几个语料库数据（约 850 MB）和 wordnet 等词典。

Answer 3

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，所以它不是很老。关于他的建议，似乎取决于您是要使用更高级别的处理框架还是实际的处理工具。例如，如果你在 Knime 周围闲逛，似乎其中包含的唯一 NLP 组件实际上是 OpenNLP ones，并且大部分机器学习都在包装 Weka.... 对于一起工作的单个工具组，Stanford NLP、OpenNLP 、NLTK 和 Lingpipe 可能是主要的选择。