我无法在NLTK中找到一种解析算法，该算法可以在用大语法实例化时在合理的时间内解析一个句子（对Penn Treebank的20多个Fileid进行训练导致解析花费几分钟或更长时间，具体取决于在解析算法上）。我正在使用整个树库进行训练-全部〜2,400个文件ID-因此，每个句子这么多的时间都是不可行的，因为我试图解析树库的整个测试集（文件ID 2,300-2,399）。
到目前为止，我尝试过的算法包括：
ViterbiParser
所有ChartParser算法
RecursiveDescentParser（实际上，它在启动后立即以RecursionError退出）
如果有任何算法可以在接受大语法训练时快速解析（即使该算法未包含在NLTK库中），我将不胜感激指出这一方向。
我知道CoreNLPParser模块，但是据我所知，只能使用已加载的语法来调用它，这不符合我的要求，因为我正在寻找一种可根据Penn Treebank测试集进行评估的算法，因此需要具有决定算法要使用的语法的能力。
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您可能想尝试Benepar（Berkeley Neural parser）
它具有MIT许可证，并且与NLTK或spaCy集成。语言支持包括： 英语，中文，德语，巴斯克语，法语，希伯来语，匈牙利语，韩语，波兰语，瑞典语