Androidスタジオのスタンフォード中国語単語セグメンタ

Question

私はちょうど中国語の単語セグメンタで始まっています。私はAndroidアプリケーションで（主にTatoebaの例文を解析するために）使用したいと思います。私はこれについてどこで始めるべきかわからず、ドキュメントやAndroidでの使用例を探しています。さらに、Androidスタジオのライブラリとして.jarをインポートしましたが、ソースとJavadocをライブラリに追加する際に問題があります。主な問題は、ライブラリがプロジェクトビューの外部ライブラリフォルダに表示されないことです。私が持っている良いスタートアップの質問は次のとおりです。

• テキストの分割にはどのクラスを使用する必要がありますか？
• セグメンタは英語名をどのように扱いますか？
• this以外のドキュメントのページはありますか？ （私は、コマンドラインツールとしてだけでなく、Javaでそれを使用するためのドキュメントが必要です）
• Androidでセグメンタを使用する例はありますか？
• CoreNLPライブラリも必要ですか？
• スタンフォードセグメンタのより簡単な代替手段はありますか？

、このような基本的な質問には申し訳ありませんが、私は本当にあなたがコードをCLASSPATHにjarファイルを含める必要があり、あなたがこれらのファイルとjarファイルを必要とし、この時点でそれを使用する方法を

Answer 1

を理解していないですそれ（彼らはすべての中国のモデルジャーで見つけることができます）：

edu/stanford/nlp/models/segmenter/chinese/dict-chris6.ser.gz 
edu/stanford/nlp/models/segmenter/chinese/ctb.gz 
StanfordCoreNLP-chinese.properties 

あなたは、コードを取得するには、メインディストリビューションからこのjarファイルを含めることができます

stanford-corenlp-3.8.0.jar 

私は上記参照

ファイルはここにあり、中国のモデルジャーで提供されています：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/download.html

あなたは非常に厳しいサイズ要件があるため、Androidアプリでこれを統合したい場合は、いくつかの小さな瓶を作成する必要があるとしています。私は、セグメンタを実行するだけでは不要なコードの大部分を切り捨てることをお勧めします。

あなたはスタンフォード・corenlp-3.8.0.jarを使用している場合、これはいくつかのサンプルコードです：

package edu.stanford.nlp.examples; 

import edu.stanford.nlp.ling.*; 
import edu.stanford.nlp.pipeline.*; 
import edu.stanford.nlp.util.*; 

import java.util.*; 

public class PipelineExample { 

    public static void main(String[] args) { 
    // set up pipeline properties 
    Properties props = StringUtils.argsToProperties("-props", "StanfordCoreNLP-chinese.properties"); 
    props.setProperty("annotators", "tokenize,ssplit"); 
    // set up Stanford CoreNLP pipeline 
    StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); 
    // build annotation for a review 
    Annotation annotation = new Annotation("...Chinese text to segment..."); 
    // annotate the review 
    pipeline.annotate(annotation); 
    for (CoreMap sentence : annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) { 
     for (CoreLabel token : sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) { 
     System.out.println(token); 
     } 
    } 
    } 
} 

あなたが最低限まで瓶を縮小するためにいくつかの作業を行うことになるでしょう、最終的にはこのたくさんのクラスを削除し、それでも問題が適切に実行されるようにする必要があります。

また、ここでは詳細は同じプロセスを実行するスタンドアロンセグメンタをダウンロードできます。スタンドアロンのセグメンタ分布を使用する方が簡単かもしれません

https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.html

を。この場合、SegDemo.javaというデモがJava APIの使用状況を示します。上記のサンプルコードは、スタンドアロンのセグメンタのクラスを使用する場合は機能しません。