使用 nugetpackages 加载标记器模型时出现不可恢复的错误

Unrecoverable error while loading a tagger model using nugetpackages

我一直在尝试使用 stanford-corenlp-3.5.2 nugetpackage 创建并 运行 一个简单的程序。

然而,在查找了一些初学者代码之后,我发现了以下代码 props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, dcoref");(Link 到代码示例:http://sergey-tihon.github.io/Stanford.NLP.NET/StanfordCoreNLP.html)

但是每当控制台应用加载 pos 时,它都会触发 运行时间错误,指出它无法加载标记器。

我想知道我是否遗漏了任何 nugetpackages,或者我是否需要进行额外的设置。 (注意。每当我尝试添加 postagger nuget 包时,我都会收到一条错误消息,指出 class 注释在两个 dll 中被引用。)

我发现如果我删除一些属性,应用程序将 运行 正确,所以新行看起来像这样 "props.setProperty("注释器", "标记化, ssplit");

如能帮助我克服 运行 时间错误,以便我可以继续进一步分析示例文本,我们将不胜感激。谢谢。

附上图片以供参考。(显然我需要更多的声誉才能 post 一张照片,但如果可以的话,我会立即这样做 :) 编辑 我现在已经添加了图片 :)

行异常的堆栈跟踪如下:

at edu.stanford.nlp.pipeline.AnnotatorFactories.4.create()
at edu.stanford.nlp.pipeline.AnnotatorPool.get(String name)
at edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP.construct(Properties , Boolean , AnnotatorImplementations )
at edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP..ctor(Properties props, Boolean enforceRequirements)
at edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP..ctor(Properties props)
at ConApplicationSabrinaNLP.TestClass.donlp() in c:\Users\Justin\Documents\Visual Studio 2013\Projects\ConApplicationSabrinaNLP\ConApplicationSabrinaNLP\TestClass.cs:line 28
at ConApplicationSabrinaNLP.Program.Main(String[] args) in c:\Users\Justin\Documents\Visual Studio 2013\Projects\ConApplicationSabrinaNLP\ConApplicationSabrinaNLP\Program.cs:line 20
at System.AppDomain._nExecuteAssembly(RuntimeAssembly assembly, String[] args)
at System.AppDomain.ExecuteAssembly(String assemblyFile, Evidence assemblySecurity, String[] args)
at Microsoft.VisualStudio.HostingProcess.HostProc.RunUsersAssembly()
at System.Threading.ThreadHelper.ThreadStart_Context(Object state)
at System.Threading.ExecutionContext.RunInternal(ExecutionContext executionContext, ContextCallback callback, Object state, Boolean preserveSyncCtx)
at System.Threading.ExecutionContext.Run(ExecutionContext executionContext, ContextCallback callback, Object state, Boolean preserveSyncCtx)
at System.Threading.ExecutionContext.Run(ExecutionContext executionContext, ContextCallback callback, Object state)
at System.Threading.ThreadHelper.ThreadStart()

问题是您还没有下载模型。 Nuget 包不能单独工作。 您必须在此处下载最新版本 POS-Tagger

完成后将其放入项目目录。然后将代码指向它。在“3.6.0 2015-12-09 兼容性更新”版本中,标记器具有不同的名称,例如 "english-bidirectional-distsim.tagger"。 确保将代码指向正确的文件夹和文件,它会起作用。

以下是我的 windows 表单项目中的一个工作示例。

using java.io;
using java.util;
using edu.stanford.nlp.ling;
using edu.stanford.nlp.tagger.maxent;
using Console = System.Console;
using System.IO;
using System.Windows.Forms;

namespace Stanford.NLP.POSTagger.CSharp
{
    class PosTagger

    {
        // get the base folder for the project
        public static string GetAppFolder()
        {
            return Path.GetDirectoryName(Application.ExecutablePath).Replace(@"*your project directory here*\bin\Debug", string.Empty);
        }

        public void testTagger()
        {
            var jarRoot = Path.Combine(GetAppFolder(), @"packages\stanford-postagger-2015-12-09");
            Console.WriteLine(jarRoot.ToString());
            var modelsDirectory = jarRoot + @"\models";

            // Loading POS Tagger
            var tagger = new MaxentTagger(modelsDirectory + @"\english-bidirectional-distsim.tagger");

            // Text for tagging
            var text = "A Part-Of-Speech Tagger (POS Tagger) is a piece of software that reads text"
                       + "in some language and assigns parts of speech to each word (and other token),"
                       + " such as noun, verb, adjective, etc., although generally computational "
                       + "applications use more fine-grained POS tags like 'noun-plural'.";

            var sentences = MaxentTagger.tokenizeText(new java.io.StringReader(text)).toArray();
            foreach (ArrayList sentence in sentences)
            {
                var taggedSentence = tagger.tagSentence(sentence);
                Console.WriteLine(Sentence.listToString(taggedSentence, false));
            }
        }
    }
}