如何使用Stanford NLP Tagger和NLTK提高速度
有什么方法可以以更高性能的方式使用Standford Tagger？
每次调用NLTK的包装器时，每个分析的字符串都会启动一个新的Java实例，这非常慢，尤其是在使用较大的外语模型时。
http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#module-
nltk.tag.stanford
问题答案：
找到了解决方案。可以在servlet模式下运行POS Tagger，然后通过HTTP连接到它。完善。
http://nlp.stanford.edu/software/pos-tagger-
faq.shtml#d
例
在后台启动服务器
nohup java -mx1000m -cp /var/stanford-postagger-full-2014-01-04/stanford-postagger.jar edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTaggerServer -model /var/stanford-postagger-full-2014-01-04/models/german-dewac.tagger -port 2020 >& /dev/null &
调整防火墙以限制仅从本地主机访问端口2020
iptables -A INPUT -p tcp -s localhost --dport 2020 -j ACCEPT
iptables -A INPUT -p tcp --dport 2020 -j DROP
用wget测试
wget http://localhost:2020/?die welt ist schön
关闭服务器
pkill -f stanford
恢复iptable设置
iptables -D INPUT -p tcp -s localhost --dport 2020 -j ACCEPT
iptables -D INPUT -p tcp --dport 2020 -j DROP
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