问题标签 [parsey-mcparseface]

某处是否有说明或一些文档，或者有人可以描述如何在 Tensorflow 下使用 SyntaxNet 部署作为“Parsey's Cousins”（参见https://github.com/tensorflow/models/blob/master/syntaxnet/universal.md）的模型服务？即使只部署 Parsey 也是一项相当复杂的工作，在任何地方都没有真正记录在案，但是如何为额外的 40 种语言做到这一点呢？

感谢您花时间阅读这篇文章。基本上我试图从子进程中调用syntaxnet 的parsey mcparseface。出于某种原因，除非我更改工作目录，否则它不会运行。我可以使用以下命令运行子进程。

问题是我还需要我的脚本等到 parsey 完成。所以我尝试使用等待命令

但由于某种原因，当使用 .wait() 或 .communicate() parsey mcparseface 时无法正确完成。

在浏览完代码之后......我可以将流程理解为......

在 parser_eval.py

并通过我发现的 gen_parser_ops.py

但我不明白下面的代码是如何将文档保存到文件中的。

如果有人可以帮助我提供有关如何使用 TensorFlow 的 op_def_lib 的小示例，那将是一个很大的帮助。

按照此处的说明为西班牙语-Ancora UD 语料库训练我自己的 SyntaxNet 模型并没有给我错误。

在所有步骤之后，它创建的最终文件是：

用于训练的 context.pbtxt 文件是来自 syntaxnet/models/parsey_universal 的文件。

然后，当我尝试parser.sh从 syntaxnet/models/parsey_universal 调用测试它时返回几个错误：

然后我从这里下载了西班牙预训练模型。我检查了文件。似乎有两个文件丢失，预训练模型默认有它，但在我训练的那个文件中，这些文件丢失了。

所以我的问题是如何在 SyntaxNet 训练阶段获取这些文件？
还有其他方法可以生产它们吗？
我应该以不同的方式对其进行测试吗？

我已经安装了 Syntaxnet 并解析了一些示例文件。我计划创建一个使用 Syntaxnet 解析输入文档的 C++ 应用程序。我搜索是否可以使用 Syntaxnet Net C++ API，但找不到。任何人都可以就如何使用 Syntaxnet 作为 API 提出建议。提前致谢。

我似乎无法找到有关训练数据解析的详细信息；我假设它主要是（如果不是全部的话）在陈述句上。如果这是真的，那么 Syntaxnet / parsey 可能不是命令式句子的解决方案，例如教学文本。这是准确的吗？有什么适用于命令式句子结构的吗？

我使用 docker 文件 - Dockerfile 构建。它运行两个小时。然而，最后它显示——

执行了 17 个测试中的 0 个：跳过了 17 个。

我假设 docker build 没有正确执行，因为我也无法做到 -

echo 'Bob 给 Alice 带来了披萨。| 语法网/demo.sh

这再次导致错误。有没有其他人也面临同样的问题？

我正在尝试使（罗马尼亚语）语法网络模型在我的语料库的一部分上运行。我将解压缩的文件映射到 docker 容器中。当我运行用于标记化的脚本时： cat sent.txt | syntaxnet/models/parsey_universal/tokenize.sh $MODEL_DIRECTORY/ 我收到与丢失文件相关的核心转储错误，特别是 char-map。查看解压后的文件夹，我注意到那里确实没有字符映射文件（只有 char-ngram-map）。我在这里想念什么？如果档案确实缺少一些文件，那么它是如何上传到那里的？

谢谢

我正在做一个基于自然语言理解的项目。所以，我目前正在做的是尝试将代词引用到它们各自的先行词，我正在为此建立一个模型。我已经完成了它的基本部分，但是要完成任务，我需要理解句子的叙述。所以我想要的是使用python中的API检查名词和宾语是否通过动词相互关联。

例子：

我听说过 nltk 的 wordnet API，但我不确定是否可以使用它来执行相同的操作。可以使用吗？另外，我有点钟意。

欢迎和赞赏任何建议。

注意：我正在使用 parsey-mcparseface 来打断句子。我可以用 nltk 做同样的事情，但 P-MPF 更准确。

** 为什么没有NLU可用的标签？**

编辑1：感谢亚历克西斯，我想做的事情被称为“回指分辨率”。

我想使用 Syntaxnet 来获取推文的 POS 标签（更具体地说，从文本中提取命名实体）。但是，Parsey McParseface 默认区分大小写。由于推文通常不使用大写字母，因此我正在考虑使用无大小写标记器。我在代码中发现了一些关于大写的东西，但我不确定是否以及如何使用它：

https://github.com/dsindex/syntaxnet/blob/15831789a706cbc482efeeec635a8f0315d0b3fb/English/context.pbtxt

让我举个例子更清楚。考虑例句John gave the money to Maria和john gave the money to maria（带大小写和不带大小写）：

带帽：

没有大写：

如您所见，Maria 是 NNP，而 maria（没有大写字母）是 NN。在提取命名实体时，将单词标记为 NN 还是 NNP 会有所不同。

有没有办法改善这一点？Syntaxnet 是否有无大小写的 Parsey McParseface？