Stanford NER标记器使用提供的模型生成文件未找到异常
我下载了stanford NER 3.4.1，将其解包，并尝试使用默认（提供的）训练模型在本地文件上运行命名实体识别。我明白了：
`java.io.FileNotFoundException: /u/nlp/data/pos_tags_are_useless/egw4-reut.512.clusters (No such file or directory) at edu.stanford.nlp.io.IOUtils.inputStreamFromFile(IOUtils.java:481)`
出了什么问题，我该如何解决？
共有2个答案
这是v3初始版本附带的模型文件中的一个错误。4.1代码，并已修复。重新下载后，一切都会正常运行，无需symlink解决方案。
事实证明，所提供的模型使用的“分布相似性特征”需要。将文件聚集在压缩模型文件中指定的位置（很难更改）。如果你在斯坦福网络上，可能需要的文件就在那里。如果没有，我发现了两个选择：
下载stanford NER，但不使用分布式相似性功能（性能略有下降，但运行速度更快）。免责声明：我还没有真正尝试过这个，但它应该可以工作从stanford下载distsim文件（查看此处），并创建指向该文件的sym链接，使其看起来位于正确的位置。在Mac电脑上，我做到了：- 我在某个地方创建了一个文件夹继承权
u/nlp/data/pos\u标签\u无用/， - 复制下载的
egw4 reut。512.集群文件在那里， - 然后
cd/；sudo-ln-s
- 我在某个地方创建了一个文件夹继承权
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