基于NLTK的预训练MaltParser模型

Question

有谁能告诉我如何使用一个预先训练的MaltParser模型吗(http://maltparser.org/mco/english_parser/engmalt.html)在nltk.parse.malt？唯一的选择似乎是从一个文件中进行培训（如果有人能为我指出一个好的、公开的培训文件的方向，那也太好了）。

Answer 1

NLTK旧版本中的MaltParser接口用于硬编码到模型的路径。在提交e9e443中修复了此问题。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\u install和pip仍然安装了NLTK的一个版本，该版本不包含此修复（2.0.1rc4）。如果您无法承受切换到最新版本的费用，可以使用以下方法：

^{pr2}$

预先训练的模型可以在MaltParser's official website上找到。在

Answer 2

关于使用预训练模型- 在nltk开发论坛上，这似乎一直是（而且似乎仍然是）一个开放的主题： https://github.com/nltk/nltk/issues/145

据我所知，你可以通过设置一些内部变量来实现：

"And while you can manually set the mco field on the object, that's not exposed in the API, and a user who hasn't dug into the code wouldn't know that."

但我找不到具体的地方来做这件事。在

关于获得一个经过预训练的模型-我建议您参考以下主题：

Does NLTK have a tool for dependency parsing?