Sentence Splitting: First of all th

Sentence Splitting: First of all the sentences are split
by reading the input text document and separately
stored in an array-list.
• POS Tagging: Each input sentence is handed over to
Stanford POS tagger to tokenize the input English text
and identify the particular parts of speech of each
token.
• Morphological Analysis. The POS tagged text is
further processed to identify and analyze morphemes.
For example a verb “feels” is stored as “feel+s” and a
noun “vegetables” is stored as “vegetable+s”.

Results (Thai) 1:

ประโยค Splitting: หนึ่งทั้งหมดแบ่งประโยคโดยการอ่านเอกสารการป้อนข้อความ และแยกต่างหากเก็บไว้ในอาร์เรย์รายการ• POS Tagging: ประโยคแต่ละอินพุตจะมอบให้Tagger POS สแตนฟอร์ดเพื่อ tokenize การป้อนข้อความภาษาอังกฤษและระบุคำพูดของชิ้นส่วนเฉพาะของแต่ละโทเค็น•วิเคราะห์สัณฐาน ข้อความที่ติดแท็ก POSประมวลผลเพิ่มเติม เพื่อระบุ และวิเคราะห์ morphemesตัวอย่างกริยาที่จัดเก็บเป็น "ความรู้สึก + s" "ความรู้สึก" และเป็นนาม "ผัก" ไว้เป็น "ผัก + s"

Results (Thai) 2:

ประโยคที่แยกแรกของประโยคทั้งหมดจะถูกแยกออกจากการอ่านเอกสารข้อความเข้าและแยกเก็บไว้ในอาร์เรย์รายการ. •การติดแท็ก POS: แต่ละประโยคจะส่งมอบให้กับสแตนฟอPOS Tagger เพื่อ tokenize ป้อนข้อความภาษาอังกฤษและระบุชิ้นส่วนโดยเฉพาะอย่างยิ่งการพูดของแต่ละโทเค็น. •การวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยา ข้อความที่ติดแท็ก POS จะดำเนินการต่อไปในการระบุและวิเคราะห์morphemes. ยกตัวอย่างเช่นคำกริยา "รู้สึก" ถูกเก็บไว้เป็น "รู้สึก + S" และคำนาม "ผัก" จะถูกเก็บไว้เป็น "ผัก + S"

Results (Thai) 3:

แยกประโยคแรกประโยคทั้งหมดจะแยก
โดยการอ่านข้อมูลเอกสารข้อความและแยก
เก็บไว้ใน array รายการ .
- POS แท็ก : แต่ละประโยคจะมอบให้
สแตนฟอร์ด POS Tagger เพื่อ tokenize ใส่ข้อความภาษาอังกฤษ และระบุส่วน
โดยเฉพาะการพูดของแต่ละคน

เหรียญ การวิเคราะห์ก้าน - . หมวดข้อความ
โพสต์เพิ่มเติมประมวลผลเพื่อระบุและวิเคราะห์ระบบ .
ตัวอย่างเช่นคำกริยา " รู้สึก " จะถูกเก็บไว้เป็น " รู้สึก " และ
นาม " ผัก " จะถูกเก็บไว้เป็น " ผัก " .