看起来stanfordnlp有一段时间有这些SR模型。
我是NLP的新手,但我们目前正在使用PCFG解析器,我们遇到了严重的性能问题(我们将解析长度减少到35)
- 我在想是否可以尝试使用SR。我用stanford的POS标签试了一下(english-left3words-distsim.tagger)
你知道SR对准确性与PCFG的关系吗?
我还发现SR和dep解析的句子根检测问题:示例:
迈克尔杰弗里乔丹,也是他的名字缩写,MJ,是美国前职业篮球运动员,企业家,现任多数股东兼夏洛特山猫队主席
PCFG对于root用户来说非常准确,并将玩家视为根。
- 在上面的帖子中也会对NN人使用例如{https://mailman.stanford.edu/pipermail/java-nlp-user/2014-November/006513.html)的一些看法表示赞赏。
我是否需要使用另一个标记符 - left3words?
如果这听起来有点天真,我很抱歉。
但我想要的只是一个正确的句子根及其依赖。
预先贴上POS标签会让它变快吗?
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提前多多感谢。