python – 如何提高速度与斯坦福NLP Tagger和NLTK

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了python – 如何提高速度与斯坦福NLP Tagger和NLTK前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
有什么办法可以更有效地使用Standford Tagger吗?

每个调用NLTK的包装器都会为每个分析的字符串启动一个新的java实例,这非常非常慢,特别是当使用更大的外语模型时…

http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#module-nltk.tag.stanford

解决方法

找到解决方案.可以在servlet模式下运行POS Tagger,然后通过HTTP连接.完善.

http://nlp.stanford.edu/software/pos-tagger-faq.shtml#d

后台启动服务器

nohup java -mx1000m -cp /var/stanford-postagger-full-2014-01-04/stanford-postagger.jar edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTaggerServer -model /var/stanford-postagger-full-2014-01-04/models/german-dewac.tagger -port 2020 >& /dev/null &

调整防火墙仅限于从localhost访问端口2020

iptables -A INPUT -p tcp -s localhost --dport 2020 -j ACCEPT
iptables -A INPUT -p tcp --dport 2020 -j DROP

用wget测试

wget http://localhost:2020/?die welt ist schön

关机服务器

pkill -f stanford

恢复iptable设置

iptables -D INPUT -p tcp -s localhost --dport 2020 -j ACCEPT
iptables -D INPUT -p tcp --dport 2020 -j DROP
原文链接:https://www.f2er.com/python/186642.html

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