在NLTK中使用預培訓的MaltParser模型

Question

任何人都可以告訴我如何在nltk.parse.malt中使用預培訓的MaltParser模型（http://maltparser.org/mco/english_parser/engmalt.html）嗎？唯一的選擇似乎是從文件中進行培訓（如果任何人都可以將我指向一個好的公開可用的培訓文件，那也會很棒）。

Answer 1

使用預訓練模型關於 - 看來，這已經（和它似乎仍然是）在NLTK開發論壇開放的主題： https://github.com/nltk/nltk/issues/145

據我瞭解，你可以做它通過設置一些內部變量：

「雖然你可以手動設置對象的MCO場，這不是 API暴露， 和一個沒有深入代碼的用戶不會知道這一點。「

然而，我無法找到具體的地方做到這一點。

關於獲得預訓練模型 - 我指的是你這個話題上SO：

Does NLTK have a tool for dependency parsing?

Answer 2

在舊版本NLTK的MaltParser界面中使用硬編碼路徑模型。這已在承諾e9e443中得到修復。現在，您可以執行以下操作：

maltparser = MaltParser(mco="/path/to/your/model.mco") 

在撰寫本文時，easy_install的和PIP仍然安裝版本NLTK的不包括此修復程序（2.0.1rc4）。如果你不能切換到最前沿的版本，你可以使用下面的技巧：

maltparser = MaltParser() 
maltparser.mco = "/path/to/your/model.mco" 

預先訓練模型可以在MaltParser's official website找到。