用于生成 OCL 的自然语言处理工具
Natural language processing tools for generating OCL
请问我有一个大学项目叫（自动生成OCL
约束），我的主管让我从这个工具列表中选择一个工具
自然语言处理：
Apache OpenNLP、Deeplearning4j、ChatScript、DELPH-IN、DKPro 核心、
通用架构文本工程 GATE、Gensim、LinguaStream、
Mallet（软件项目）、模块化音频识别框架、MontyLingua、
自然语言工具包、SpaCy、UIMA。
哪个最容易实现，哪个最适合我以后的工作？
否则有什么建议！
你应该提防一个根本的矛盾。
OCL 的用户通常期望 100% 的准确性。
NLP 的用户通常很高兴达到 95% 以上的准确率。
因此，您必须将您的域限制在 95% 的准确度可以接受的范围内，这可能会影响您的语言选择。
请问我有一个大学项目叫（自动生成OCL
约束），我的主管让我从这个工具列表中选择一个工具
自然语言处理：
Apache OpenNLP、Deeplearning4j、ChatScript、DELPH-IN、DKPro 核心、 通用架构文本工程 GATE、Gensim、LinguaStream、 Mallet（软件项目）、模块化音频识别框架、MontyLingua、 自然语言工具包、SpaCy、UIMA。
哪个最容易实现，哪个最适合我以后的工作？
否则有什么建议！
你应该提防一个根本的矛盾。
OCL 的用户通常期望 100% 的准确性。
NLP 的用户通常很高兴达到 95% 以上的准确率。
因此，您必须将您的域限制在 95% 的准确度可以接受的范围内，这可能会影响您的语言选择。