问题标签 [syntaxnet]

运行 syntaxnet 时，控制台会有很多输出。我想知道如何才能得到依赖数据。现在这是我的输出：

我想要做的是调用 python 脚本而不向控制台输出所有这些输出，只有 CONLL 数据。

在语法网上解析文本时，我想忽略注释字符。

例如，在下面的情况下，我想忽略<X>和</X>注释字符。

所以，我期待下一个输出。

SyntaxNet 不是有这样的功能吗？

有没有办法让 Syntaxnet 在 Windows 8 上运行。我是 Syntaxnet 和 Tensorflow 生态系统的新手。欢迎任何建议。谢谢你。

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。

我有一个 json 文件，我必须在其上执行以下操作：

1. 通过 Syntaxnet 仅运行 json 上的“文本”字段。
2. 从 Syntaxnet 输出中，创建一个新的 json 字段，如下所示：text_syntaxnet = [{'word' = <WORD1>, 'position = <word_position>, 'pos_tag' = <POS_TAG>}, {...........}]
3. 将这个新的 json 字段添加到作为输入的原始 json 中。

我正在使用 Pig Streaming 进行此操作。我想将输入数据流式传输到parse.py其内容为的函数：

的内容parse.sh是：

我调用 parse.sh 的这段代码不起作用。休息所有的工作。我不确定这是命令的语法还是某些环境问题。请有人帮我调试这个问题。

注意：当我不在for line in sys.stdin. parse.py但我想这样做，因为我想逐行解析，然后创建 json 对象。

谢谢！

我正在尝试从 Raspberry Pi 3（B 型）的源代码构建 Bazel。我遇到错误

早些时候我尝试下载无法安装的可用 .deb 包（即使在强制架构之后，值得注意的是 Pi 3 是 armhf 64 系统），因为对 JDK7 的依赖没有解决。JDK7 不能通过 apt-get 获得。

我对Bazel 的理解，Protocol Buffer非常有限，请帮助我：

1. 我可以采取的步骤在 Raspberry Pi 3 上成功构建 Bazel
2. 有人可以这样做，或者我可以直接包含他们的任何存储库吗？

我认为构建的可能性很大，因为 Raspberry Pi 的 Tensorflow 存储库已成功安装在 Pi 3 上，我从这里获取

我是 Syntaxnet 的新手，我尝试通过此处的说明使用预训练的土耳其语模型

Point-1：虽然我设置了 MODEL_DIRECTORY 环境变量，但 tokenize.sh 没有找到相关路径，它给出了如下错误：

第 2 点：因此，我通过评论 MODEL_DIR=$1 更改了 tokenize.sh 并设置我的土耳其语言模型路径，如下所示：

第 3 点：之后，当我按照指示运行它时，会出现如下错误：

我已经通过跟踪如下所示的链接模式下载了土耳其语包：download.tensorflow.org/models/parsey_universal/.zip 和我的语言映射文件列表，如下所示：

• -rw-r----- 1 根 50646 Sep 22 07:24 char-ngram-map

  -rw-r----- 1 根根 329 Sep 22 07:24 label-map

  -rw-r----- 1 根 133477 Sep 22 07:24 morph-label-set

  -rw-r----- 1 根 5553526 Sep 22 07:24 morpher-params

  -rw-r----- 1 根根 1810 Sep 22 07:24morphology-map

  -rw-r----- 1 根 10921546 Sep 22 07:24 parser-params

  -rw-r----- 1 root root 39990 Sep 22 07:24 前缀表

  -rw-r----- 1 root root 28958 Sep 22 07:24 后缀表

  -rw-r----- 1 root root 561 Sep 22 07:24 tag-map

  -rw-r----- 1 根 5234212 Sep 22 07:24 tagger-params

  -rw-r----- 1 root root 172869 Sep 22 07:24 word-map

QUESTION-1： 我知道目录中没有字符映射文件，所以我得到了上面@ Point-3 写的错误。那么，是否有人对如何进行土耳其语测试有意见，例如，结果共享为 %93,363 的词性？

QUESTION-2: 如何找到土耳其语的字符映射文件？

QUESTION-3： 如果没有 char-map 文件，我是否必须通过跟踪SyntaxNet 的获取数据和训练指示的步骤进行训练？

QUESTION-4: 有没有办法生成 word-map、char-map... 等文件？是否是众所周知的word2vec方法，可用于生成能够被处理的地图文件。语法网标记器？

我正在尝试学习 Synatxnet。我让它通过 Docker 运行。但我真的不太了解 Synatxnet 或 Docker 程序。在Github Sytaxnet 页面上它说

SyntaxNet 模型是通过运行时标志（易于更改）和文本格式 TaskSpec 协议缓冲区的组合来配置的。演示中使用的规范文件位于 syntaxnet/models/parsey_mcparseface/context.pbtxt 中。

我究竟如何找到规范文件来编辑它？

我使用这些Instructions在 Docker 容器中编译了 SyntaxNet 。

我想使用语法网络模型解析大量示例/句子。目前我正在使用 python subprocess 模块为每个示例运行 demo.sh 文件，这需要花费大量时间，因为它可能会一次又一次地加载所有经过训练的模型。请告诉我任何替代方案。

正如标题所暗示的，我遇到了一个问题，即 proto import 语句似乎与正确的路径无关。具体来说，考虑一个 dir 中的目录结构（我们称之为 ~/base）：

对于那些不熟悉的人，models（如在https://github.com/tensorflow/models/中）将 tensorflow（https://github.com/tensorflow/tensorflow）作为 git 子模块，就像serving. 由于这一点，再加上 tensorflow 的 git 子模块在不同的提交上并且有时不兼容，我已经从项目中删除了 gitsubmodule 并将它们符号链接到最顶层目录上的 tensorflow 存储库，以便我只能管理一个张量流回购而不是3。那是我做了以下事情：

现在我想在其中构建一个my-lib依赖于serving、tensorflow和的目标models。我将这些作为本地存储库添加到我的 WORKSPACE 中，如下所示（cat my-lib/WORKSPACE）：

这是我的构建文件（cat my-lib/nlp/BUILD）：

最后，这是构建 ( cd my-lib; bazel build nlp/nlp_parser --verbose_failures) 的输出：

在 WORKSPACE 中将模块添加为 local_repository 以便原型导入工作的正确方法是什么？