问题标签 [syntaxnet]

我有自己的 POS 数据，格式如下。

句子：

我喜欢堆栈溢出。

位置：

I/PRP 爱/VBP 堆栈/NNP 溢出/NNP ./.

那么，我如何用这些数据训练 Syntaxnet 呢？

我也想得到这个输出：

Syntaxnet context.pbtxt 文件中“record_format: 'english-text'”的格式是什么？它的外观如何？

除了名词和名词短语外，英语中还有一些其他的结构也可以用作名词。例如，动名词可以用作名词：您需要良好的习惯，例如“彬彬有礼”。

在我正在开发的应用程序中，我需要找到所有用作名词的组件。我尝试了各种分块工具（NLTK 等），但它们似乎都只能识别名词和名词短语，而不能识别其他任何东西。

这些 clunkers 也不将补语识别为 NP 的一部分，例如，“the fact that she's alive” 不会是一个单独的块，即使它们在这句话中一起充当名词。

有什么工具可以做这样的伎俩吗？

谢谢。

我想知道，如果可能的话，如何训练一个新的 SyntaxNet 模型，该模型使用来自 github 页面上原始的、开箱即用的“准备解析”模型的训练数据。我想做的是添加新的训练数据来制作一个新模型，但我不想制作一个全新的、因此与原始 Parsey McParseFace 完全不同的模型。因此，我的新模型将使用包含模型的训练数据（Penn Treebank、OntoNotes、English Web Treebank）以及我的新数据进行训练。我没有钱从 LDC 购买用于训练原始模型的树库。有没有人尝试过这个？非常感谢。

我正在开发一个不是依赖解析器的解析器，但它仍然是一个基于转换的系统。我没有像 arc-transition 那样使用 SHIFT、REDUCE-LEFT 和 REDUCE-RIGHT 3 个动作，而是为我的解析器提出了自己的动作。正如我通过 Andor 等人的论文所理解的那样。(2016)，只要系统遵循论文中定义的一些规则，我就可以在任何基于转换的系统上训练 SyntaxNet。但我不知道我应该从哪里开始。我查看了代码，但似乎它们主要用于训练依赖解析器（具有 3 个动作 SHIFT、REDUCE-LEFT 和 REDUCE-RIGHT）。如果您能突出显示代码中可以帮助我实现目标的某些部分，我将不胜感激。

另外，我不太明白 SyntaxNet 如何将 ConNLL 数据格式转换为黄金训练数据，你能告诉我哪个源文件负责这个任务吗？

非常感谢您提前

我是 OpenNLP 的新手，用它来解析句子。

我在 Google TensorFlow youtube 视频中看到 Penn Treebank 已经过时并且有点过时了。他们已经将另一个名为 SyntaxNet 的解析模型作为开源提供。

我的问题是是否可以在 Apache OpenNLP 库中使用 SyntaxNet 模型。

SyntaxNet 是 git 中 TensorFlow 存储库的一部分，基于 Python。我是一名 Java 开发人员。

提前致谢。

我正在使用 parsey mcparseface 和 syntaxnet 来解析一些文本。我希望提取单词的位置数据以及解析树。

目前的输出是：

我需要怎样

或类似的。（当同一个词出现很多次时，这将特别有用。）

谢谢

我在 UD（布里亚特）中添加了一种新语言，现在想用 SyntaxNet 解析它。你能告诉我怎么可能吗？

我按照此处给出的说明设置我的机器以运行 SyntaxNet。我已经安装了所有必需的软件并确保版本与说明相同。但是当我在我的 Mac OS 上使用命令运行 bazel 测试时bazel test --linkopt=-headerpad_max_install_names syntaxnet/... util/utf8/...，它每次都失败。我收到以下错误消息

Sending SIGTERM to previous Bazel server (pid=42104)... Sending SIGKILL to previous Bazel server process group (pid=42104)... Error: SIGKILL unsuccessful after 10s: Operation not permitted

不知道出了什么问题。好心劝告

我已经安装了 syntaxnet，并且能够使用提供的演示脚本运行解析器。理想情况下，我想直接从 python 运行它。我发现的唯一代码是：

这是一场彻底的灾难——效率低下且过于复杂（从 python 调用 python 应该用 python 完成）。

我怎样才能直接调用 python API，而不通过 shell 脚本、标准 I/O 等？

编辑 -为什么这不像打开 syntaxnet/demo.sh 并阅读它那么容易？

这个 shell 脚本调用了两个 python 脚本（parser_eval 和 conll2tree），它们被编写为 python 脚本，并且不能导入到 python 模块中而不会导致多个错误。仔细观察会产生额外的类似脚本的层和本机代码。为了在 python 上下文中运行整个事情，需要重构这些上层。没有人对语法网进行这样的修改或打算这样做吗？

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？