我正在尝试测试 core-nlp 的共指解析系统。来自 Running coreference resolution on raw text ，我了解设置“dcoref 系统”的常规属性。
我想根据模块的延迟在协同引用系统 [确定性、统计性、神经性] 之间进行选择。命令行用法对我来说很清楚，我如何使用此选项作为 API？
目前，我正在运行默认代码:
public static void main(String[] args) throws Exception {
Annotation document = new Annotation("Barack Obama was born in Hawaii. He is the president. Obama was elected in 2008.");
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,mention,coref");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
pipeline.annotate(document);
System.out.println("---");
System.out.println("coref chains");
for (CorefChain cc : document.get(CorefCoreAnnotations.CorefChainAnnotation.class).values()) {
System.out.println("\t" + cc);
}
for (CoreMap sentence : document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) {
System.out.println("---");
System.out.println("mentions");
for (Mention m : sentence.get(CorefCoreAnnotations.CorefMentionsAnnotation.class)) {
System.out.println("\t" + m);
}
}
最佳答案
嗯，在挖掘了corefProperties.class之后，我发现了需要更改的属性。
props.setProperty("coref.language", "en");
props.setProperty("coref.algorithm", "statistical");//"statistical" : "neural"
但是，更令人惊讶的是，执行上面的示例测试文本。 统计方法大约需要:45秒，神经大约需要30秒。 (英特尔 i5 @2.00Ghz，8GB 内存)。我在这里遗漏了什么吗？
关于java - 斯坦福CoreNLP中如何选择共指消解系统，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41889931/