Как мы можем использовать собственное сопоставление с образцом в Стэнфордском NER? - PullRequest
0 голосов
/ 03 августа 2020
classifier = CRFClassifier.getJarClassifier("/edu/stanford/nlp/models/ner/english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz", null)
    
def getLocationValues(filePath: String, pStr: String): String = {
        val str: String = classifier.classifyWithInlineXML(pStr).toString
        val person: HashSet[String] = new HashSet[String]
        val location: HashSet[String] = new HashSet[String]
        val organization: HashSet[String] = new HashSet[String]
        val time: HashSet[String] = new HashSet[String]
        val date: HashSet[String] = new HashSet[String]
        val rs: Map[String, AnyRef] = new HashMap[String, AnyRef]
        val locMatcher: Matcher = locationPattern.matcher(str)
        val personMatcher: Matcher = personPattern.matcher(str)
        val orgMatcher: Matcher = orgPattern.matcher(str)
        val timeMatcher: Matcher = timePattern.matcher(str)
        val dateMatcher: Matcher = datePattern.matcher(str)
    } 

Я использую этот классификатор, если мне нужны другие сопоставители шаблонов, такие как количество, скорость (задержка, медленно, быстро), удобство использования (восток для использования и т. Д. c ....) Возможно ли это?

...