Nlp NLTK与UIMA CAS（通用注释结构）的等价物是什么？

在UIMA中，公共注释结构（common Annotation structure）在构造NLP应用程序中起着重要作用。它允许将一个组件添加的元数据传递到下一个组件中。例如，来自句子标记器的句子边界可以添加到CAS中，并由后续的单词标记器使用

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什么是NLTK中的等效数据结构？

简而言之，NLTK中没有与CAS（通用分析系统）等效的概念。后者使用比UIMA更简单的文本表示方法。在NLTK中，而在UIMA中，定义为CAS一部分的数据结构非常复杂（且权重很大），用于描述输入数据及其在UIMA系统中的流动

话虽如此，我认为这两个方案的目的是完全不同的。如果我要为NLTK命名一个Java等价物，我会选择。前者提供了许多基于机器学习的NLP算法（NLTK也是如此），而后者是一个基于组件的框架，不仅适用于NLP，而且适用于非结构化数据。也就是说，它定义了用于构建使用非结构化数据的应用程序的通用模型