タグ付けされた質問 「metadata」

多くのテキスト文書（自然言語、構造化されていない）がある場合、それらに何らかのセマンティックメタデータで注釈を付ける可能な方法は何ですか？たとえば、短いドキュメントを考えてみましょう。 I saw the company's manager last day. それから情報を抽出できるようにするには、追加データで注釈を付けてあいまいさを軽減する必要があります。このようなメタデータを見つけるプロセスは問題ではないため、手動で行われると想定します。問題は、これらのデータをさらに便利に/効率的に分析できるように、これらのデータをどのように保存するかです。 可能なアプローチはXMLタグを使用することです（以下を参照）が、冗長すぎるようで、テキストドキュメントにそのようなメタデータを保存するためのより良いアプローチ/ガイドラインがあるかもしれません。 <Person name="John">I</Person> saw the <Organization name="ACME">company</Organization>'s manager <Time value="2014-5-29">last day</Time>.

18 nlp  metadata  data-cleaning  text-mining 

閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 5年前に閉鎖されました。 ほとんどの言語では、いくつかの科学計算ライブラリが利用できるようです。 Pythonは Scipy Rust 持っている SciRust C++持っているなど、いくつかのViennaCLとArmadillo Java持っているJava NumericsとColtだけでなく、他のいくつかの 以下のような言語は言うまでもありませんRし、Julia科学技術計算のために明示的に設計されています。 非常に多くのオプションを使用して、タスクに最適な言語をどのように選択しますか？さらに、どの言語が最もパフォーマンスが高くなりますか？PythonそしてR宇宙の中で最も牽引力を持っているように見えるが、それは、より良い選択となるように、論理的にコンパイルされた言語がそうです。そして、これまでに何よりも優れているFortranでしょうか？さらに、コンパイルされた言語はGPUアクセラレーションを備えている傾向がありますが、インタープリター言語はそうではRありPythonません。言語を選択するときは何を考慮すればよいですか。また、ユーティリティとパフォーマンスのバランスが最も良い言語はどれですか。また、私が見逃した重要な科学計算リソースを持つ言語はありますか？

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