python – 使用预先训练的MaltParser模型和NLTK

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了python – 使用预先训练的MaltParser模型和NLTK前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

谁能告诉我如何在nltk.parse.malt中使用预先训练好的MaltParser模型(http://maltparser.org/mco/english_parser/engmalt.html)?唯一的选择似乎是从文件中训练(如果有人可以指向一个好的,公开的培训文件的方向,那也很棒).

最佳答案
旧版NLTK中的MaltParser接口用于硬编码模型的路径.这已在commit e9e443中修复.您现在可以执行以下操作:

maltparser = MaltParser(mco="/path/to/your/model.mco")

在撰写本文时,easy_install和pip仍然安装了一个不包含此修复程序的NLTK版本(2.0.1rc4).如果您无法负担转换到最新版本,您可以使用以下hack:

maltparser = MaltParser()
maltparser.mco = "/path/to/your/model.mco"

预训练模型可在MaltParser’s official website找到.

原文链接:https://www.f2er.com/python/439248.html

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