私はcorenlpの独自のセンチメント分析モデルをトレーニングしようとしています。私はJavaコード（コマンドラインからではない）でこれを行いたいので、データを準備するためにhttps://github.com/stanfordnlp/CoreNLP/blob/master/src/edu/stanford/nlp/sentiment/BuildBinarizedDataset.javaの部分をコピーしてから、実際のトレーニングを行うためにhttps://github.com/stanfordnlp/CoreNLP/blob/master/src/edu/stanford/nlp/sentiment/SentimentTraining.javaからいくつかの部分をコピーします。CoreNLPセンチメントトレーニングのデータが間違った形式になっています
> Debugging collaped Unary:(ROOT (NP (DT The) (NNS performances)) (@S (VP (VBP are) (ADJP (RB uniformly) (JJ good))) (. .)))
String text = IOUtils.slurpFileNoExceptions(inputPath);
String[] chunks = text.split("\\n\\s*\\n+"); // need blank line to
for (String chunk : chunks) {
if (chunk.trim().isEmpty()) {
continue;
}
String[] lines = chunk.trim().split("\\n");
String sentence = lines[0];
StringReader sin = new StringReader(sentence);
DocumentPreprocessor document = new DocumentPreprocessor(sin);
document.setSentenceFinalPuncWords(new String[] { "\n" });
List<HasWord> tokens = document.iterator().next();
Integer mainLabel = new Integer(tokens.get(0).word());
tokens = tokens.subList(1, tokens.size());
Map<Pair<Integer, Integer>, String> spanToLabels = Generics.newHashMap();
for (int i = 1; i < lines.length; ++i) {
extractLabels(spanToLabels, tokens, lines[i]);
}
Tree tree = parser.apply(tokens);
Tree binarized = binarizer.transformTree(tree);
Tree collapsedUnary = transformer.transformTree(binarized);
if (sentimentModel != null) {
Trees.convertToCoreLabels(collapsedUnary);
SentimentCostAndGradient scorer = new SentimentCostAndGradient(sentimentModel, null);
scorer.forwardPropagateTree(collapsedUnary);
setPredictedLabels(collapsedUnary);
} else {
setUnknownLabels(collapsedUnary, mainLabel);
}
Trees.convertToCoreLabels(collapsedUnary);
collapsedUnary.indexSpans();
for (Map.Entry<Pair<Integer, Integer>, String> pairStringEntry : spanToLabels.entrySet()) {
setSpanLabel(collapsedUnary, pairStringEntry.getKey(), pairStringEntry.getValue());
}
//trainingTrees.add(collapsedUnary);
System.out.println("Debugging collaped Unary:" + collapsedUnary);
}
：私は次のように、かつてのリンクのコード、行171から226を自分のコード内のビット（何が起こっているかを理解するために）凝縮しました 私が理解から、）（ここでは、別の文章をコピーするためのフォーマットについては、申し訳ありませんが）このように見えることになっている、一方で
：
(3 (2 (2 The) (2 Rock)) (4 (3 (2 is) (4 (2 destined) (2 (2 (2 (2 (2
としてはhttps://mailman.stanford.edu/pipermail/java-nlp-user/2013-November/004308.htmlに説明し、stanford corenlp sentiment training set、How to train the Stanford NLP Sentiment Analysis toolなど
BuildBinarizedDatasetでこれらの行の後に何も起こりません。誰かが正しい形式にする方法を教えてもらえますか？私は後で取得エラーすなわち
（一緒に何か自分がここで非常に愚かな感じ、と私は欠けている何かがなければならないがハッキング。）、SentimentTrainingで、次のとおりです。
Exception in thread "main" java.lang.NumberFormatException: For input string: "DT"
at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:580)
at java.lang.Integer.valueOf(Integer.java:766)
at edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentUtils.attachLabels(SentimentUtils.java:37)
at edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentUtils.attachLabels(SentimentUtils.java:33)
at edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentUtils.attachLabels(SentimentUtils.java:33)
at edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentUtils.readTreesWithLabels(SentimentUtils.java:69)
at edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentUtils.readTreesWithGoldLabels(SentimentUtils.java:50)
at de.dkt.eservices.esentimentanalysis.modules.CoreNLPSentimentAnalyzer.trainModel(CoreNLPSentimentAnalyzer.java:251)
at de.dkt.eservices.esentimentanalysis.modules.CoreNLPSentimentAnalyzer.main(CoreNLPSentimentAnalyzer.java:306)
理にかなっている、与えられました数字が必要ですが、ツリー内のノードのラベルを取得します。
ここにはどんなポインタにも感謝します！それが提供するオプションを認めていないため、
public static Tree traverseTreeAndChangePosTagsToNumbers(Tree tree) {
for (Tree subtree : tree.getChildrenAsList()) {
if (subtree.label().toString().matches("\\D+")) {
subtree.label().setValue("2");
}if (Integer.parseInt(subtree.label().toString())<0||Integer.parseInt(subtree.label().toString())>4){
subtree.label().setValue("2");
}
if (!(subtree.isPreTerminal())) {
traverseTreeAndChangePosTagsToNumbers(subtree);
}
}
return tree;
}
そうでもないまともな解決策：