斯坦福CoreNLP用于获取解析树的更快的替代方案？

Question

我爱Stanford CoreNLP，现在它对我的NLP需求非常准确。问题在于分析大量文本（让我们说数百万句子）需要天。

是否有替代Java实现牺牲了一些准确性以提高效率，同时（理想情况下）提供相同的API？

Answer 1

如果您使用的是PCFG或分解模型，您可以考虑切换到自3.2版以来可用的新RNN models - 它们要快得多。

或者，如果您只需要依赖项，则可以尝试其他解析器（例如mate-tools parser或ClearNLP dependency parser）。如果您需要成分，可以尝试Berkeley parser。

Afaik，没有其他解析器实现与Stanford Parser具有相同的API。但是，有些集合为不同的解析器提供了相当统一的API，例如DKPro Core或ClearTK。

披露：我是DKPro Core项目的开发人员。