我是NLP的新手,我使用斯坦福NER工具对一些随机文本进行分类,以提取软件编程中使用的特殊关键字。
问题是,我不知道如何改变分类器和文本注解器来识别软件编程关键字。例如:
today Java used in different operating systems (Windows, Linux, ..)
分类结果应包括:
Java "Programming_Language"
Windows "Operating_System"
Linux "Operating_system"
请您帮助我如何定制StanfordNER分类器以满足我的需要?
我有以下数据:
Rank Platforms Technology
high Windows||Linux Unity
high Linux
low Windows Unreal
low Linux||MacOs GameMakerStudio||Unity||Unreal
low GameMakerStudio
Platforms和Technology都是分类变量。这里的问题是它们可以有一个,或者是空的,或者,特别是像GameMakerStud
红帽是从哪里来的?它是直接源自发行版(2年前),还是源于BSD或System?我只是想知道如何在Linux世界中对Redhat进行分类。
1991
Linus Torvalds releases the Linux® kernel.
1993
Bob Young incorporates ACC Corporation, a catalog business
that sells Linux and UNIX software accessories and books,
and distributes a magazine called New York UNIX.
1994
Marc
我有一堆训练图像(.jpg格式),我想给作为训练输入到学习的支持向量机分类器。知道什么是最好的方法吗?
例如,在中,图像数据从预定义集加载并转换为支持向量机分类器在以下步骤中理解的格式。
# The digits dataset
digits = datasets.load_digits()
# To apply an classifier on this data, we need to flatten the image, to
# turn the data in a (samples, feature) matrix:
n_samples = len(digits.images)
d
为了准备第一次考试,我学习了I,我遇到了以下问题。
Which directory MUST exist in / to qualify this OS as Linux
我搜索过google和wikibook,但是找不到哪个文件夹被分类为'linux‘。
以下是linux盒的输出
vagrant@precise64:~$ ls /
bin boot dev etc home initrd.img
initrd.img.old lib lib64 lost+f