加载自定义NER模型Stanford CoreNLP
我用Stanford的“Stanford-NER”软件创建了我自己的NER模型，并遵循这些指示。
我知道CoreNLP按以下顺序加载了三个NER模型：
edu/stanford/nlp/models/ner/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz-
edu/stanford/nlp/models/ner/english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz -
edu/stanford/nlp/models/ner/english.conll.4class.distsim.crf.ser.gz
我现在想在上面的列表中包含我的NER模型，并首先使用我的NER模型标记文本。
我之前发现了两个关于这个主题的StackOverflow问题，它们是“Stanford OpenIE使用定制的NER模型”和“为什么Stanford CoreNLP NER-annotator默认加载3个模型？”
这两篇文章都有很好的答案。 答案的一般信息是您必须编辑文件中的代码。
斯坦福OpenIE使用定制的NER模型
从这篇文章中它说要编辑corenlpserver.sh但我在Stanford CoreNLP下载的软件中找不到这个文件。 有人能指出我这个文件的位置吗？
Stanford CoreNLP NER-annotator默认加载3个型号吗？
这篇文章说我可以使用-ner.model的参数来专门调用要加载的NER模型。 我将此参数添加到初始服务器命令（ java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000 -ner.model *modlefilepathhere* ）。 这不起作用，因为服务器仍然加载所有三个模型。
它还声明您必须更改一些Java代码，尽管它没有特别指出要进行更改的位置。
我是否需要修改或添加此代码props.put("ner.model", "model_path1,model_path2"); 到CoreNLP软件中的特定类文件？
问题：从我的研究中看来，我需要添加/修改一些代码来调用我独特的NER模型。 上面概述了这些“编辑”，这些信息已从其他StackOverflow问题中提取出来。 我需要编辑哪些文件？ 这些文件到底在哪里（即edu / Stanford / nlp / …等）？
编辑：我的系统在本地服务器上运行，我正在使用API pycorenlp打开到我的本地服务器的管道并发出请求。 python / pycorenlp代码的两个关键行是：
-
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000') -
output = nlp.annotate(evalList[line], properties={'annotators': 'ner, openie','outputFormat': 'json', 'openie.triple.strict':'True', 'openie.max_entailments_per_clause':'1'})
我认为这不会影响我调用我独特的NER模型的能力，但我想提供我能够获得最佳答案的所有情境数据。
如果要自定义服务器使用的管道，请创建一个名为server.properties的文件（或者您可以随意调用它）。
然后在使用java命令启动服务器-serverProperties server.properties时添加此选项。
在该.properties文件中，您应该包含ner.model = /path/to/custom_model.ser.gz
通常，您可以自定义服务器将在该.properties文件中使用的管道。 例如，您还可以使用annotators = tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse等设置其中的注释器列表…
更新以解决评论：
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在您的java命令中，您不需要
-ner.model /path/to/custom_model.ser.gz -
.properties文件中可以包含无限量的属性设置，每行一个设置（空行被忽略，＃d d行也是如此）
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运行Java命令时，它默认查找运行该命令的目录中的文件。 因此，如果您的命令包含
-serverProperties server.properties，则它将假定文件server.properties位于运行命令的同一目录中。 如果提供绝对路径而不是-serverProperties /path/to/server.properties，则可以从任何位置运行该命令。 -
所以要明确你可以使用这个命令启动服务器（在包含所有jar的文件夹中运行）：
java -Xmx8g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000 -serverProperties server.properties
和server.properties应该是这样的文件：
ner.model = /path/to/custom_model.ser.gz
server.properties可能如下所示：
annotators = tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,depparse ner.model = /path/to/custom_model.ser.gz parse.maxlen = 100
举个例子……你应该把所有设置都放到server.properties
- 我在前面的回答中提到了一些关于从Python访问StanfordCoreNLP服务器的评论：
不能通过终端使用pycorenlp for python3.5
您似乎正在使用我不太了解的pycorenlp库。 另外两个选项是我在答案或我们制作的stanza包中显示的一些代码。 以上答案中的详细信息。