执行jar和c ++可执行文件的执行时优化

Question

我正在使用共同参考解决方案，我们将各种功能合并并逐一执行以获得最终结果。

所有可执行文件都来自不同的开源提供程序。实现NER，POS，Parsing等所有功能目前还不可行。所以我必须使用现有的（斯坦福最适合这个）。

问题是，需要花费很多时间逐一执行并给出结果。大约25-30秒

每次执行时，它都会编译链接文件并提供输出。无论如何要减少执行时间吗？

所有命令都在.sh shell脚本中，我通过python文件执行它。

以下是正在执行的命令集

1. 获取NER（命名实体识别）

   java -mx700m -cp $ 1 / stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier -loadClassifier $ 1 / classifiers / ner-eng-ie.crf-3-all2008-distsim.ser.gz - textFile $ 2

（java jar文件）

1. 获得POS（词性）

   java -mx300m -classpath $ 1 / stanford-postagger.jar edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger -model $ 1 / models / bidirectional-wsj-0-18.tagger -textFile $ 2

（java jar文件）

1. 使用minipar解析解析文本

   tools / minipar / pdemo / pdemo -p tools / minipar / data /＆lt; $ 1＆gt; $ 1.minipar

（c ++可执行文件）

1. 检测提及

   java MentionDetection $ 1

（班级档案）

1. java CreateNPSpan $ 1 $ 1.pred

（班级档案）

1. 创建要素文件

   java -cp。：edu.mit.jwi.jar CherryPick cr $ 1

2. cr联合模型

   tools / svmrank / svm_classify $ 1 modelrank＆gt; $ 1.entities

（c ++可执行文件）

1. 获得回复

   java MakeResponse $ 1

（类文件）