ltp

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task_named_entity_recognition.py: error: the following arguments are required: --data_dir

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这个问题怎么解决啊

wczslb

如何训练一个实体识别模型。

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我想训练一个实体识别的模型，我看见有issue中提到直接运行task_named_entity_recognition.py文件即可。 我运行后直接就报导包错误。我尝试回退版本也不行。 是程序的bug。还是说需要需要在run configuration中配置一些参数。

wn1652400018

如何使用tener

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如何使用tener 进行训练

Herb996

LTP hidden含义

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LTP中分词结果返回分词列表和hidden两个值,后续的词性标注和语法分析等等操作都基于hidden,请问hidden的具体含义可以在哪里找到呢?

nanmu52

python3.7, ltp4.1.5.post2

Desperado-Jia

如何关闭ltp默认的多进程

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ltp进行批处理时，会占满所有cpu核，怎么在ltp内部通过参数控制单进程

LimKim

LTP平台与python中的ltp包分词结果不同

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python 中的ltp包分词不准，如何解决呢？ 比如对于“客厅的房顶上有一盏银色的大吊灯”这一句话，在LTP平台上的分词结果为[客厅 的 房顶 上 有 一 盏 银色 的 大 吊灯],而在python语言中调用ltp包或者pyltp包的分词结果为[客厅 的 房顶 上 有 一 盏 银色 的 大吊灯].还有很多类似的例子.请问这有什么解决的办法吗?

nanmu52

pyltp和新版ltp之间的差别在哪里呢

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最近在做事件抽取的任务，发现很多项目都是用pyltp写的，用ltp4重写方法的时候找不到pyltp输出结果，可以出一个教程么

jwc19890114

sdp标注跟官方文档不一致

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实际结果都是如大写AGT、FEAT等，跟官网的对应不上，请问有没有基于官网标注系统的模型或参数？

beeper00

强烈建议增加用户自定义词典自定义词性功能。

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当我使用用户自定义词典时，由于自定义词汇不再分词，其词性由LTP判定会产生大量错误。 例如机械领域表达零件名称的词汇： 支撑组件 、清洁组件、辅助传动组件。 这些词汇如果由LTP自动确定词性会根它的某一部分被识别为动词、形容词等。 这些我应该定义成专有名词，可能是因为LTP没有将用户词典的词性理解正确，导致后续的语义依存、语义角色标准均存在问题。   图中所有的机械零件名称应被定义为专有名词，可被识别成了其他词性。 但如果可以自定义他们的词性是不是就可以解决这个问题。 因此，希望作者可以开放此部分功能。

yindisun