java - 斯坦福CoreNLP中如何选择共指消解系统

Question

我正在尝试测试 core-nlp 的共指解析系统。来自 Running coreference resolution on raw text ，我了解设置“dcoref 系统”的常规属性。

我想根据模块的延迟在协同引用系统 [确定性、统计性、神经性] 之间进行选择。命令行用法对我来说很清楚，我如何使用此选项作为 API？

目前，我正在运行默认代码:

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Annotation document = new Annotation("Barack Obama was born in Hawaii.  He is the president. Obama was elected in 2008.");
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("annotators", "tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,mention,coref");
    StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
    pipeline.annotate(document);
    System.out.println("---");
    System.out.println("coref chains");
    for (CorefChain cc : document.get(CorefCoreAnnotations.CorefChainAnnotation.class).values()) {
      System.out.println("\t" + cc);
    }
    for (CoreMap sentence : document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) {
      System.out.println("---");
      System.out.println("mentions");
      for (Mention m : sentence.get(CorefCoreAnnotations.CorefMentionsAnnotation.class)) {
        System.out.println("\t" + m);
       }
    }

Answer 1

嗯，在挖掘了corefProperties.class之后，我发现了需要更改的属性。

 props.setProperty("coref.language", "en");
 props.setProperty("coref.algorithm", "statistical");//"statistical" : "neural"

但是，更令人惊讶的是，执行上面的示例测试文本。 统计方法大约需要:45秒，神经大约需要30秒。 (英特尔 i5 @2.00Ghz，8GB 内存)。我在这里遗漏了什么吗？