新的StanfordNLP本机Python软件包和Core-NLP的python包装器之间有什么区别？

Question

谁能阐明新的原生Python StanfordNLP软件包：https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/

中使用的神经管道之间的区别。

和Java coreNLP软件包https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/的python包装器？

这是两种不同的实现吗？我看到StanfordNLP程序包具有本机神经实现，但还具有CoreNLP程序包的包装，并且想知道如果将所有内容都迁移到python，为什么您将需要此包装程序？

Answer 1

两个系统是完全不同的。 Python原生的神经管道大致对应于Universal Dependency Parsing from Scratch，其中使用的Tensorflow解析器在PyTorch中进行了复制。它为从句子拆分到依存关系解析，利用UD资源的多种语言提供了一条完整的神经流水线，但（目前）不支持NER，共指，关系提取，开放式IE和hand-书面模式匹配，并且仅在UD资源上接受培训。 CoreNLP（可通过此或其他Python包装器使用）确实为少数几种语言提供了所有其他组件，并且某些模型（包括英语）接受了更多数据的培训。它具有许多神经前成分的优点和缺点（快速记号生成器！纯粹是启发式句子拆分）。最有可能的是，如果您使用的是正式的英语文本，则目前在CoreNLP上仍会做得更好。在许多其他情况下，使用Python stanfordnlp会做得更好。