RecipeIngredients:CZ4045 自然语言处理，2014 年秋季

#食谱成分 报告： : 存储库： : ＃＃描述 南洋理工大学CZ4045自然语言处理项目指导老师： 我们项目的目的是建立一个系统，可以自动识别烹饪教程视频中有意义的实体（包括食谱名称、成分和数量和单位），以及数量、单位和成分之间的关​​系。 未来可以采用经过训练的模型来构建应用程序，以从视频中自动生成食谱摘要，从而支持菜鸟家庭厨师的决策。 在这个项目中，在烹饪视频抄本中有意义的实体及其关系被标记。 使用标签训练 CRF 模型，以预测非自动和自动转录中的实体和关系。 该模型在非自动转录本上取得了令人满意的 F-measure，在自动转录本上取得了高精度。 整个系统由 NLTK、Stanford NLP 和 Brat 提供支持。 ＃＃＃要求： Python 2.7 Java JDK 1.8+ Unix 行结束\n ###Brat 与代码相比，直接对 Brat 源代码进行了