在 SytaxNet 中训练 SyntaxNet POS 标记器

Question

我在训练 SyntaxNet POS 标记器和解析器训练时遇到了一些困难，我可以找到一个很好的解决方案，我在“答案”部分中提到了该解决方案。如果您遇到以下问题之一，documentation 真的可以帮助您：

1. Universal Dependencies 引入的训练、测试和调优数据集为.conllu 格式，我不知道如何将格式更改为.conll 文件以及在我找到conllu-formconvert.py 和conllu_to_conllx.pl 之后我仍然不知道如何使用它们。如果您遇到此类问题，documentation 有一个名为 convert.py 的 python 文件，在 train.sh 和 [train_p.sh][5] 的主体中调用该文件，以将下载的数据集转换为 SyntaxNet 的可读文件。
2. 每当我运行 bazel 测试时，我都被告知要在 stackoverflow question and answer 之一上运行 bazel 测试，在 parser_trainer_test.sh 上它失败了，然后它在 test.log 中给了我这个错误：path to save model cannot be found : --model_path=$TMP_DIR/brain_parser/greedy/$PARAMS/ model

该文档拆分了火车 POS 标记器和 PARSER，并展示了如何在 parser_trainer 和 parser_eval 中使用不同的目录。即使您不想使用 document 它自己，您也可以根据它更新您的文件。 3. 对我来说训练解析器花了一天所以不要惊慌它需要时间“如果你不使用使用 gpu 服务器”说disinex

Answer 1

我从github 得到了一个来自Disindex 的答案，我发现它非常有用。 https://github.com/dsindex/syntaxnet 中的文档包括：

convert_corpus
train_pos_tagger
preprocess_with_tagger

正如Disindex 所说，我引用：“我以为你想训练 pos-tagger。如果那样，请运行 ./train.sh”