self-attentive-parser：具有11种语言模型的高精度NLP解析器

伯克利神经解析器 高精度解析器，具有11种语言的模型，以Python实现。 基于ACL 2018中使用描述的其他更改。 内容 如果您主要对训练自己的解析模型感兴趣，请跳至本自述文件的“部分。 安装 要安装解析器，请运行以下命令： $ pip install cython numpy $ pip install benepar[cpu] 在安装benepar之前，应单独安装Cython和numpy。 请注意， pip install benepar[cpu]依赖于tensorflow pip软件包，该软件包是tensorflow的仅CPU版本。 使用pip install benepar[gpu]代替引入对tensorflow-gpu的依赖。 安装支持GPU的TensorFlow版本可能需要其他步骤； 有关详细信息，请参见。 Benepar集成了两个用于Python的NLP库之一： 或 。 如果使用NLTK，则应安装NLTK句子和单词标记器： >> > import nltk >> > nltk . download ( 'punkt' ) 如果使用spaCy，则应为您的语言