我想使用 openNLP MaxEnt 编写自己的模型,为此我想实现 ContextGenerator 和 EventStream 接口(如文档中所述)。我查看了 openNLP Chuncker、POSTagger 和 NameFinder 的这些实现,但所有这些实现都使用了已弃用的“Pair”,并且仅查看代码我不明白它们各自的 ContextGenerators 在做什么。我将创建的模型将通过查看每个令牌的 POS 标签将每个令牌分类为 RoomNumber 或非 RoomNumber。我应该如何开始为这个模型编写 ContextGenerator 和 EventStream。我知道上下文是什么以及功能是什么,但我不知道 ContextGenerator 做什么以及 EvenStream 做什么。我确实看过 openNLP maxent 页面,但没有帮助。请帮助我理解这一点,谢谢。
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以下代码可能会有所帮助,尽管它没有ContextGenerator
明确使用。实际上,在BasicContextGenerator
中使用BasicEventStream
,它只是将每个输入字符串拆分为一个特征列表。
例如,字符串"a=1 b=2 c=1"
分为 3 个特征"a=1"
:"b=2"
和"c=1"
。
如果您只想使用 Maxent API 来训练模型,然后将其用于分类,您可以使用以下对我有用的方法:
package opennlptest;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import opennlp.maxent.GIS;
import opennlp.model.Event;
import opennlp.model.EventStream;
import opennlp.model.ListEventStream;
import opennlp.model.MaxentModel;
public class TestMaxentEvents {
static Event createEvent(String outcome, String... context) {
return new Event(outcome, context);
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
// here are the input training samples
List<Event> samples = Arrays.asList(new Event[] {
// outcome + context
createEvent("c=1", "a=1", "b=1"),
createEvent("c=1", "a=1", "b=0"),
createEvent("c=0", "a=0", "b=1"),
createEvent("c=0", "a=0", "b=0")
});
// training the model
EventStream stream = new ListEventStream(samples);
MaxentModel model = GIS.trainModel(stream);
// using the trained model to predict the outcome given the context
String[] context = {"a=1", "b=0"};
double[] outcomeProbs = model.eval(context);
String outcome = model.getBestOutcome(outcomeProbs);
System.out.println(outcome); // output: c=1
}
}
于 2014-11-06T09:02:10.393 回答