斯坦福NLP NER中256的output/training状态的含义？
Meaning of output/training status of 256 in Stanford NLP NER?
我有一个 Python 程序，我在其中使用 os.sys 从命令行训练 Stanford NER。这个 returns 我保存在变量“状态”中的 output/training 状态，它通常是 0。但是，我只是 运行 它并得到 256 的输出，以及不是为经过训练的模型创建一个文件。此错误仅发生在较大的训练数据集上。我在 Stanford NLP 网站上搜索了文档，似乎没有关于输出含义的信息，也没有关于为什么增加训练数据可能会影响训练的信息。在此先感谢您的帮助，问题代码如下。
cmdToSys = "java -mx20g -cp stanford-corenlp-4.2.2.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier -prop " + self.trainPropFileName + " -ner.useSUTime false test -ner.applyNumericClassifiers false test "
status = os.system(cmdToSys)
注意：self.trainPropFileName 只是 属性 文件
Status 是一个退出代码，非零退出代码表示您的程序失败。这不是斯坦福 NLP 约定，这是所有程序在 Unix/Linux.
上的工作方式
应该是哪里出错了，可能是你运行内存不足？您必须跟踪它以找出问题所在。
我有一个 Python 程序，我在其中使用 os.sys 从命令行训练 Stanford NER。这个 returns 我保存在变量“状态”中的 output/training 状态，它通常是 0。但是，我只是 运行 它并得到 256 的输出，以及不是为经过训练的模型创建一个文件。此错误仅发生在较大的训练数据集上。我在 Stanford NLP 网站上搜索了文档，似乎没有关于输出含义的信息，也没有关于为什么增加训练数据可能会影响训练的信息。在此先感谢您的帮助，问题代码如下。
cmdToSys = "java -mx20g -cp stanford-corenlp-4.2.2.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier -prop " + self.trainPropFileName + " -ner.useSUTime false test -ner.applyNumericClassifiers false test "
status = os.system(cmdToSys)
注意：self.trainPropFileName 只是 属性 文件
Status 是一个退出代码，非零退出代码表示您的程序失败。这不是斯坦福 NLP 约定，这是所有程序在 Unix/Linux.
上的工作方式应该是哪里出错了，可能是你运行内存不足？您必须跟踪它以找出问题所在。