斯坦福 CoreNLP NER 训练冻结

Question

我正在尝试为葡萄牙语训练 NER 模型。我在用 10 个实体类进行训练时成功了。但是，对于相同的训练数据集，将实体类增加到 30 多个它会在一些迭代后冻结。

我什至将 RAM 增加到 30g，但没有运气。我使用的是 3.7.0 版本的 Stanford CoreNLP，并运行了以下运行命令（使用默认的 prop 配置）：

java -d64 -Xmx30g -cp stanford-corenlp.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier -prop "prop.prop"

知道如何让它工作吗？

Answer 1

@arop，问题是系统需要更多的堆内存，
您认为 30gb 实际上不是 RAM，而是堆大小，斯坦福核心 nlp 可以用来存储临时内存的内存。

根据您的硬盘大小将其大小增加到 100gb 并查看。

如果服务器关闭，何时尝试增加堆大小，然后再次安装 jdk。