parsey-mcparseface

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是否可以导出语法网模型（Parsey McParseface）与TensorFlow Serving一起使用？

我有demo.sh工作正常，我已经看了parser_eval.py，并在一定程度上对它进行了全面的研究。但是，我不明白如何使用TensorFlow Serving来为这个模型服务。有两个问题可以从顶部看到： 1）这些图形没有导出模型，每次调用时都会使用图形构建器（例如structured_graph_builder.py），上下文协议缓冲区和在这一点上我完全不了解的其他一些东西（它似乎还注册了其他

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Syntaxnet/Parsey McParseface只有陈述性句子吗？

我似乎无法找到关于parsey被训练的数据的细节;我假设它主要是，如果不是全部的话，就是陈述句。如果这是真的，那么Syntaxnet/parsey可能不是命令句的解决方案，例如教学文本。这是否准确？那里有什么与命令式句子结构一起工作的东西吗？

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Parsey McParseface在问题上错误地识别根

在我看来，Parsey在正确标记问题和任何带有“is”的句子中存在严重问题。文字：奥巴马来自夏威夷吗？ GCloud令牌（正确）：为 - [根] VERB 营房 - [NN] NOUN 奥巴马 - [nsubj] NOUN 从 - [ADP] PREP 夏威夷 - [pobj] NOUN Parsey令牌（错误）：为 - [警察] VERB 营房 - [nsubj] NOUN 奥巴马 - [

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使用Dockerfile构建syntaxnet时出错

我使用docker文件构建 - Dockerfile。它运行两个小时。然而，最后它显示 - 执行17个测试中的0个：跳过了17个。我假定泊坞窗构建是没有得到正确执行，因为我也不能这样做 - 回声“鲍勃带来的比萨饼爱丽丝”。 | syntaxnet/demo.sh 这又导致错误。有没有其他人也面临同样的问题？

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正在运行ParseySaurus

我一直在用Parsey McParseface和Parsey Universal进行黑客攻击。谷歌发布了自己的解析器的下一个版本： https://research.googleblog.com/2017/03/an-upgrade-to-syntaxnet-new-models-and.html 有点看我能找到并下载模式后，但我似乎无法找到一种方法来实际运行它们，即回声“我有它工作”| syn

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Syntaxnet/Parsey McParseface python API

我已经安装了syntaxnet，并且能够使用提供的演示脚本运行解析器。理想情况下，我想直接从python运行它。我发现的唯一的代码是这样的： import subprocess import os os.chdir(r"../models/syntaxnet") subprocess.call([ "echo 'Bob brought the pizza to Alice.' | sy

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如何测试SyntaxNet训练模型（西班牙语UD）？

按照来自here的说明为西班牙语Ancora UD语料库培训我自己的SyntaxNet模型并没有给我错误。后的所有步骤它创建的最终文件有： -category-map -char-map -checkpoint -context -graph -label-map -latest-model -latest-model.meta -lcword-map -model -mod

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获取句子之间的关系

我正在研究基于自然语言理解的项目。因此，我目前正在做的就是尝试将代词引用到它们各自的前因中，为此我试图建立一个模型。我已经完成了它的基本部分，但为了完成任务，我需要理解句子的叙述。所以我想要的是使用python中的API检查名词和对象是否由动词相互关联。例子： method(laptop, have, operating-system) = yes method(program, have

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如何从Parsey McParseface获得基于选区的分析树

Parsey McParsey默认返回一个基于依赖关系的分析树，但它们是从它获取基于选区的分析树的方式吗？编辑：澄清，由“从中得到”我的意思是从帕西本身。虽然从ConLL输出构建树也是一个选择。

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Parsey McParseface中使用了POS标签和Dependency标签集合的定义？

Parsey McParseface输出的POS标签和依赖标签分别在tag-set和label-set文件here中给出。 Syntaxnet自述文件概述了该模型在宾州树库，OntoNotes和英语Web树库上进行了培训。这些树库中是否有相应的POS标签和依赖标签的详细说明，与Universal Dependency project的相似？