MaltParser 是否真的提供了返回解析树概率的选项？
Does MaltParser actually provide an option for returning probabilities of Parse trees?
在查看 Malt Parser 的源代码时，它实际上具有 class LibLinear.java（jar 文件）并调用了 liblinear 工具包的 java 版本；我没有找到任何 option/way 到 return 的概率，尽管原则上使用 liblinear（默认情况下在麦芽解析器中）和逻辑回归（-s 0）训练模型应该产生概率得分已解析的树。
主要担心的是：Liblinear 和 Malt Parser 的集成是否在不影响彼此预期操作的情况下顺利工作？
单独使用 Liblinear 确实为我提供了数据集的概率输出。
liblinear-train -s 0 train_scale
//使用逻辑回归模型训练数据
liblinear-predict -b 1 test_scale train_scale.model test_scale_output
//标签和classes和概率输出。这里 -b 1 确实提取了每个数据集的概率。
参考：
Malt 解析器基于转换系统和 2 或 3 个堆栈工作。在每一步中，都会使用 liblinear 或 libsvm 预测转换。这些模型的输入由堆栈中的内容和机器的当前状态组成。因此，在一个步骤中做出决定会影响其余可能的决定。要计算一棵树的概率需要计算所有树的聚合概率（以便它们总和为 1），这是不可行的。我猜你可以计算树或特定弧的信任分数，但它是信任分数，而不是概率。而且 afaik maltparser 不提供开箱即用的功能。您将不得不更改源代码，但我认为这是可行的
在查看 Malt Parser 的源代码时，它实际上具有 class LibLinear.java（jar 文件）并调用了 liblinear 工具包的 java 版本；我没有找到任何 option/way 到 return 的概率，尽管原则上使用 liblinear（默认情况下在麦芽解析器中）和逻辑回归（-s 0）训练模型应该产生概率得分已解析的树。
主要担心的是：Liblinear 和 Malt Parser 的集成是否在不影响彼此预期操作的情况下顺利工作？
单独使用 Liblinear 确实为我提供了数据集的概率输出。
liblinear-train -s 0 train_scale
//使用逻辑回归模型训练数据
liblinear-predict -b 1 test_scale train_scale.model test_scale_output
//标签和classes和概率输出。这里 -b 1 确实提取了每个数据集的概率。
参考：
Malt 解析器基于转换系统和 2 或 3 个堆栈工作。在每一步中，都会使用 liblinear 或 libsvm 预测转换。这些模型的输入由堆栈中的内容和机器的当前状态组成。因此，在一个步骤中做出决定会影响其余可能的决定。要计算一棵树的概率需要计算所有树的聚合概率（以便它们总和为 1），这是不可行的。我猜你可以计算树或特定弧的信任分数，但它是信任分数，而不是概率。而且 afaik maltparser 不提供开箱即用的功能。您将不得不更改源代码，但我认为这是可行的