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SyntaxNet POS タガーとパーサーのトレーニングのトレーニングに苦労しましたが、回答セクションで取り上げた適切な解決策を見つけることができました。次の問題のいずれかに行き詰まった場合、このドキュメントは本当に役に立ちます。

  1. Universal Dependenciesによって導入されたトレーニング、テスト、およびチューニング データ セットは.conlluフォーマットであり、フォーマットを.conllファイルconllu-formconvert.pyに変更する方法がわかりconllu_to_conllx.plませんでした。このような問題が発生した場合、ドキュメントconvert.pyにはの本体で呼び出されtrain.sh、[train_p.sh][5]ダウンロードしたデータセットを SyntaxNet の読み取り可能なファイルに変換するという名前の python ファイルがあります。
  2. bazel test を実行するたびに、stackoverflow question and answerのいずれかで bazel test を実行するように言われましたが、parser_trainer_test.sh失敗し、次のエラーが表示されましたtest.log:path to save model cannot be found : --model_path=$TMP_DIR/brain_parser/greedy/$PARAMS/ model

ドキュメントでは、トレイン POS タガーとパーサーを分割し、 と で異なるディレクトリを使用する方法を示しましparser_trainerたparser_eval。ドキュメント自体を使用したくない場合でも、それに基づいてファイルを更新できます。3.私の場合、パーサーのトレーニングには1日かかりましたので、パニックにならないでください。「gpuサーバーを使用しない場合」とdisinexは言いました

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Disindexのgithubから1 つの回答を得て、非常に役立つことがわかりました。https://github.com/dsindex/syntaxnetのドキュメントには以下が含まれます。

convert_corpus
train_pos_tagger
preprocess_with_tagger

Disindexが言ったように、私は次のように引用します./train.sh。

于 2016-06-06T12:51:23.993 に答える