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我有一个包含几十万份法律文件（主要来自欧盟）的语料库——法律、评论、法庭文件等。我试图通过算法来理解它们。

我已经模拟了已知的关系（时间、this-changes-that 等）。但在单文档级别，我希望我有更好的工具来快速理解。我对想法持开放态度，但这里有一个更具体的问题：

例如：是否有 NLP 方法来确定文档的相关/有争议的部分，而不是样板文件？最近泄露的TTIP论文有数千页的数据表，但其中某处的一句话可能会摧毁一个行业。

过去我玩过 google 的新Parsey McParfaceNLP 和其他 NLP 解决方案，但虽然它们工作得非常好，但我不确定它们在隔离意义方面有多好。

随着 Google 推出他们的 NLU 程序 SyntaxNet 和 English Parser Parsey McParseface。如何从训练模型开始？

我正在尝试按照syntaxnet 的 github 页面上的说明来构建 syntaxnet 解析器模型。

我的系统是 Debian Wheezy。与 Ubuntu 14.04 LTS 或 15.05 应该没有太大区别。我已经从源代码编译了 bazel 0.2.2（而不是 0.2.2b），它似乎可以正常工作。

每当我启动bazel test syntaxnet/... util/utf8/...命令时，都不会执行任何测试（全部跳过），并带有一些非常神秘的错误消息。这是一个例子：

我按照推荐使用 Oracle Java 8 JDK，我的编译器是：

尝试查看namespace-sandbox错误消息中提到的二进制文件，但在我深入研究之前，我想我会在这里问。

命令似乎工作正常：

任何想法？

更新：我在 Ubuntu 14.04 LTS（我的小型工作站，而不是运行 Debian 的生产服务器）上完成了完全相同的步骤，并且一切正常，所有测试都通过了。我想知道有什么区别。

下载并安装 Syntaxnet 后，如何在应用程序中使用 Parsey McParseface 模型？我使用了syntaxnet/demo.sh，并成功标记了词性，如GitHub 自述文件中所示。我现在如何用这个创建一个 python 应用程序？

如何从 SyntaxNet ( https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet ) 获得依赖解析（不是语法树）输出？我看到了依赖解析的描述......关于如何训练模型的描述，但没有看到如何获得依赖解析输出。

SyntaxNet（特别是 Parsey McParseface 模型）是否甚至可以开箱即用地进行依赖解析？

我正在尝试按照https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet上的说明运行基本教程

当我这样做时，我收到以下错误bazel test syntaxnet/... util/utf8/...

以下是错误片段：

//syntaxnet:arc_standard_transitions_test 在 0.0 秒内通过
//syntaxnet:parser_features_test 在 0.0 秒内通过
//syntaxnet:sentence_features_test 在 0.0 秒
内通过 //syntaxnet:shared_store_test 在 0.2 秒内通过
//syntaxnet:tagger_transitions_test 在 0.0 秒内通过
//util/utf8 :unicodetext_unittest 在 0.0s 内通过
//syntaxnet:beam_reader_ops_test 在 0.1s
内失败 //syntaxnet:graph_builder_test 在 0.1s 内失败
//syntaxnet:lexicon_builder_test 在 0.1s 内失败 //syntaxnet:parser_trainer_test 在 0.1s 内失败
//syntaxnet:reader_ops_test 在 0.1s
内失败s
//syntaxnet:text_formats_test FAILED in 0.1s

执行了 12 个测试中的 12 个：6 个测试通过，6 个在本地失败。有些测试的指定大小太大。使用 --test_verbose_timeout_warnings 命令行选项查看这些是哪些。

有人熟悉这种错误吗？任何帮助将不胜感激。

非常感谢您提前。

我浏览了https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet并做了它所说的一切。

我跑了这个来测试：

我只能使 6 次测试通过，6 次失败。

但是当我运行演示时，我得到了错误。

这是怎么回事？demo.sh 是否在与其放置位置不同的位置寻找那些 python 导入？

我是 Python 和 NLP 世界的新手。Google 最近发布的 Syntaxnet 引起了我的兴趣。但是，我在理解有关语法网和相关工具（nltk 等）的文档时遇到了很多麻烦。

我的目标：给定诸如“Wilbur kicked the ball”之类的输入，我想提取词根动词（kicked）和它与“the ball”相关的对象。

我偶然发现了“spacy.io”，这个可视化似乎封装了我想要完成的事情：POS 标记一个字符串，并将其加载到某种树结构中，以便我可以从根动词开始并遍历句子。

我玩弄了syntaxnet/demo.sh，并按照这个线程中的建议注释掉了最后几行以获得conll输出。

然后我在 python 脚本中加载了这个输入（我自己拼凑在一起，可能不正确）：

我看到我可以访问 corp.tagged_words()，但单词之间没有关系。现在我被困住了！如何将此语料库加载到树型结构中？

任何帮助深表感谢！

我正在尝试在我的计算机上运行 Syntaxnet，但在安装 bazel 时卡住了。当我执行“bazel test syntaxnet/... util/utf8/...”时，所有测试目标都被跳过了。错误代码如下。

谢谢。

我正在尝试使用http://universaldependencies.org/上提供的数据集并按照本教程以不同的语言训练 Google Syntaxnet 模型。我编辑了syntaxnet/context.pbtxt文件，但是当我尝试运行bazel's script指南中提供的文件时，出现以下错误：

我的疑问是：我必须提供此文件和其他文件，例如fine-to-universal.map、等tag-map，word-map或者训练步骤必须使用训练数据集创建它们？如果我必须提供它们，我该如何构建它们？

提前致谢