OpenNLP NameFinder自定义功能生成

Question

我想训练自己的模型，以便在OpenNLP NameFinder中使用。

搜索了很多，最终找到了一个训练模型的工作代码，但并不准确。文件还说，你需要15000个句子才能有一个准确的模型。

所以你需要有15000个句子，每个句子都有一个好的上下文和名字

我做了一些进一步的搜索来训练一个模型，而不需要自己编写所有的代码，然后开始了OpenNLP的自定义功能生成。http://opennlp.apache.org/docs/1.8.1/manual/opennlp.html#tools.namefind.training.tool

但它并没有说明如何使用它。文件给出了以下信息：

AdaptiveFeatureGenerator featureGenerator = new CachedFeatureGenerator(
     new AdaptiveFeatureGenerator[]{
       new WindowFeatureGenerator(new TokenFeatureGenerator(), 2, 2),
       new WindowFeatureGenerator(new TokenClassFeatureGenerator(true), 2, 2),
       new OutcomePriorFeatureGenerator(),
       new PreviousMapFeatureGenerator(),
       new BigramNameFeatureGenerator(),
       new SentenceFeatureGenerator(true, false)
       });

有人知道怎么用这个吗？或者更好的是，是否有人已经成功地为OpenNLP-NER训练了自己的模型，而不需要在数据集中键入自己的代码？

提前谢谢。




Answer 1

您仍然需要带注释的训练文本。训练期间使用特征生成器来创建更好的模型。不幸的是，没有任何东西可以替代带注释的训练文本。