斯坦福CoreNLP獲取解析樹更快的替代方案？

Question

我愛Stanford CoreNLP，現在它對我的NLP需求來說非常準確。問題在於分析海量文本（假設句子爲百萬）需要天。

是否有替代Java實現犧牲一些精度的效率，同時（理想情況下）提供相同的API？

Answer 1

如果您使用的是PCFG或因式分解模型，則可以考慮切換到自版本3.2起可用的新RNN models--它們要快得多。

或者，如果您只需要依賴關係，則可以嘗試其他解析器（例如mate-tools parser或ClearNLP dependency parser）。如果你需要成分，你可以嘗試Berkeley parser。

Afaik，沒有其他解析器實現具有與斯坦福分析器相同的API。但是，有些集合爲不同的解析器提供了一個相當統一的API，例如， DKPro Core或ClearTK。

披露：我是DKPro Core項目的開發人員。