classification - Windows 上的 NLTK MEGAM Max Ent 算法

Question

我一直在 Python 上使用 NLTK，但由于缺少等于或高于 0.3 的任何版本的 MEGAM 库的 Windows 64 位可执行文件(需要包含 NLTK 的 -nobias 选项以工作，这是在 v. 0.3 中引入的)。

http://www.cs.utah.edu/~hal/megam/

作者建议编译您自己的可执行文件，尽管让 O'Caml 在 Win64 上工作只是另一个噩梦。

有没有人有 0.4 或更高版本的 MEGAM 可执行文件的 Windows 编译版本？我将永远感激不尽!

Answer 1

在 Windows 7 上进行了一些工作后，我能够让 Python NLTK MegaM 库工作，解决方案相当简单(事后看来)。下面详细描述了我的方法，并包含了链接。我希望你觉得它们有用。

高层:

安装OCaml编译器(特别版:OCamlPro)

下载 MagaM 源代码

下载并安装 GNU32Make 实用程序

在 2 个地方编辑 MegaM MakeFile

运行 Gnu32Make 生成 magam.exe 文件

以编程方式指示 megam.exe 文件的位置
Python NLTK

运行 nltk.MaxentClassifier.train 命令

友情链接:

MEGAM SITE:

Windows OCamlPro Download

GNU32 Make for Windows

血腥详情

由于缺乏文档，这个过程有一些特殊性很容易向南 - 我想提请注意我发现的一些......

Windows OCamPro

获得适用于 Windows 的 OCaml Pro 版本非常重要，它是一个独立的实体，不依赖于其他任何东西。我列出的版本就是这样，它将安装到您选择的单个目录中。添加到 的路径非常重要。垃圾箱目录到 windows系统路径 .

MEGAM

Windows 对这个库来说是一个挑战，因为它与开发人员有一些困惑，所以你被迫下载源代码并自己编译。这并不像最初看起来那么困难。作为一般过程，将 .Targz 文件解压缩到目录中并解压缩 2X 以到达源目录是相当简单的。要实现的最重要的 2 个目标是 (a) 正确编辑 生成文件 和 (b) 添加路径 包含生成的 megam.exe 文件的目录 到windows系统路径 .

GNU32Win

这是一个直接的过程，只需确保 添加路径 Gnu32Make exe 文件 到您的 Windows 系统路径 安装后。

MEGAM MakeFile

在您解压 MagaM 文件的目录中，将存在一个 MakeFile，其中有 2 行，您必须在其中获得编辑权限以确保正确构建。

第一 :
(将注释行中的粗体标志与未注释行中的粗体标志交换)

WITHSTR =str.cma -cclib -lstr

WITHSTR =str.cma -cclib -lcamlstr

第二:
(用系统上的等效路径换出第一行的路径)

注意 : 那条路径 必须指向系统上 OcamlPro 安装的“\lib\caml”目录。

WITHCLIBS =-I/usr/lib/ocaml/3.09.2/caml

WITHCLIBS =-I E:\OCamlPro\OCPWin64\lib\caml

在 megam 目录中运行 make

在这个阶段，你应该可以只打开一个windows CMD shell，cd到你修改makefile的目录，然后运行make编译生成可执行文件megam.exe。

您应该会看到类似于以下内容的输出:

make ocamldep *.mli *.ml > .depend ocamlc -g -custom -o megam str.cma -cclib -lcamlstr bigarray.cma -cclib -lbigarray unix.cma -cclib -lunix -I E:\OCamlPro\OCPWin64\lib\caml fastdot_c.c fastdot.cmo intHashtbl.cmo arry.cmo util.cmo data.cmo bitvec.cmo cg.cmo wsemlm.cmo bfgs.cmo pa.cmo perceptron.cmo radapt.cmo kernelmap.cmo abffs.cmo main.cmo

以编程方式将 Megam.exe 文件的位置指示到 Pythons NLTK

我遇到的最后一个问题是如何向 Pythonn NLTK 精确指示我的 magam.exe 文件的位置。在调用代码中，我在调用 MaxentClassifier 本身的行之前放置了指示此类的语句，并且效果很好，见下文。

注意:在我的开发工作站上花费了很长时间，所以请耐心等待。

 nltk.config_megam('E:\megam\megam.exe')
 self.classifier = nltk.MaxentClassifier.train(train_set, algorithm='megam', trace=0)