使用斯坦福 CoreNLP答案

【问题标题】：Using Stanford CoreNLP使用斯坦福 CoreNLP
【发布时间】：2012-01-23 05:29:44
【问题描述】：

我正在尝试使用 Stanford CoreNLP。我使用网络上的一些代码来了解共指工具发生了什么。我尝试在 Eclipse 中运行该项目，但一直遇到内存不足异常。我尝试增加堆大小，但没有任何区别。关于为什么这种情况不断发生的任何想法？这是特定于代码的问题吗？任何使用 CoreNLP 的方向都很棒。

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import edu.stanford.nlp.dcoref.CorefChain;
import edu.stanford.nlp.dcoref.CorefCoreAnnotations;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;


import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;


public class testmain {

    public static void main(String[] args) {

        String text = "Viki is a smart boy. He knows a lot of things.";
        Annotation document = new Annotation(text);
        Properties props = new Properties();
        props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, parse, dcoref");
        StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
        pipeline.annotate(document);


        Map<Integer, CorefChain> graph = document.get(CorefCoreAnnotations.CorefChainAnnotation.class);



        Iterator<Integer> itr = graph.keySet().iterator();

        while (itr.hasNext()) {

             String key = itr.next().toString();

             String value = graph.get(key).toString();

             System.out.println(key + " " + value);      
        }

   }
}

【问题讨论】：

我在 Eclipse 中使用 corenlp 和 -Xms4g，它工作正常。

标签： java eclipse nlp stanford-nlp

【解决方案1】：

我在 Eclipse 中使用 Stanford CoreNLP 构建小型应用程序时发现了类似的问题。
增加 Eclipse 的堆大小不会解决您的问题。
进行搜索后，应该增加 ant build tool 堆大小，但我不知道该怎么做。
所以我放弃了 Eclipse，改用 Netbeans。

PS：您最终会在 Netbeans 中使用默认设置出现内存不足异常。但是可以通过调整每个应用程序的设置 -Xms 来轻松解决。

【讨论】：

谢谢！那可是救命啊！这个内存问题让我发疯了！你是怎么发现问题出在蚂蚁身上的？
我做了一些谷歌搜索。如果您找到设置 ant 堆大小的方法，请告诉我。
[This] (soenkerohde.com/2008/06/…) 网站有答案，但我不确定为什么它仍然不起作用。另外，如果你在线，我想和你聊天！
此刻我做不到。我要出去了你可以给我发一封电子邮件 [kyu dot helf at gmail dot com]
改用 Netbeans 是避免内存不足异常的唯一方法吗？

【解决方案2】：

修复 Eclipse：您可以在 Eclipse 首选项中进行如下配置

Windows -> 首选项（在 Mac 上是：eclipse -> 首选项）
Java -> 已安装的 JRE
选择 JRE 并单击编辑
在默认 VM 参数字段中，输入“-Xmx1024M”。（或您的内存偏好，对于 1GB 的 ram 其 1024）
点击完成或确定。

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为您可以在 VM 参数下的右键单击->运行->运行配置中定义堆大小。我已经在 mac 上测试过了，它可以工作。

【讨论】：