斯坦福大學CoreNLP確實對線程

運行時，我的系統上運行的斯坦福CoreNLP它似乎並沒有清空內存後不是空的內存。即使使用當線程...
我有2班Testx.java（包含主線程）& Testx2.java這 實現Runnable。

我想這樣做是對的字符串沒有運行斯坦福CoreNLP後完全清空內存。 1，如下面的代碼所示...

而且我知道這是可以做到！因爲我已經看到了內存使用浸之前，它工作時（但我沒有保持備份的代碼：/）
VM參數是-Xmx2048m斯坦福大學CoreNLP確實對線程

public class Testx { 
    public static void main(String[] args) { 

    String text = "If you had to guess the top city for entertainment & media your first thought would probably be LA."; 

    Textx2 x = new Textx2(text); 
    Thread t1 = new Thread(x); 
    t1.run(); 
    t1.interrupt();

Memory usage after t1 has finished
//如何在轉移到下一個字符串之前完全清空這裏的內存？

String text2 = "Taylor Swift has a certain attachment to the number 1989 it's the year of her birth."; 

    Textx2 x2 = new Textx2(text2); 
    Thread t2 = new Thread(x2); 
    t2.run(); 
    t2.interrupt(); 
}

Testx2.java代碼。

String text; 

public Textx2(String text) { 
    this.text = text; 
} 

@Override 
public void run() { 

      Properties props = new Properties(); 
      Annotation document = new Annotation(text); 
      props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, depparse, sentiment, mention, dcoref, natlog, relation, entitymentions, openie"); 
      StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); 
      pipeline.annotate(document); 

}

java memory usage

來源

2017-09-24 InternetOfThings

嘗試運行此行兩個線程完成後：

StanfordCoreNLP.clearAnnotatorPool();

來源

2017-09-25 04:05:10 StanfordNLPHelp

要添加到這一點：註釋都存儲在'SoftReference's，這意味着它們會顯示爲已用內存，他們會在程序遇到OOM錯誤之前收集垃圾。 –

@StanfordNLPHelp StanfordCoreNLP.clearAnnotatorPool（）;會刪除管道！再次實例化它將需要更多的內存。嘗試把2個線程在同時**（真）**循環，並檢查內存使用情況將如何發展？ – InternetOfThings

@GaborAngeli我以**文本1 ** ** **文本2從包含1000數據庫（長）字符串。我把它們放在** while（true）循環**中，並在每個循環上運行管道。當獲得一個非常大的字符串時會發生什麼？在't1.run（）;之後t1.interrupt（）;'在線程t2開始之前，帶註釋的字符串會被垃圾收集嗎？另外我正在使用16GB的RAM – InternetOfThings

斯坦福大學CoreNLP確實對線程

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