Stanford CoreNLP 서버의 JSON 응답에 RelationExtractor 주석이 없음

Simon

Stanford의 RelationExtractor 를 테스트하기 위해 간단한 문장을 처리하고 있습니다 .

Microsoft는 뉴욕에 있습니다.

(아닙니다)

Java로 문장에 주석을 달 때 CoreNLP jar 파일을 직접 사용하여 원하는 결과를 얻습니다. CoreNLPMicrosoftNew York 간의 OrgBased_In 관계를 찾습니다 .

for (CoreMap sentence : sentences) {
    relationType = sentence.get(MachineReadingAnnotations.RelationMentionsAnnotation.class).get(0).type // => OrgBased_In
}

그러나 다음과 같이 동일한 문장을 CoreNLP 서버 로 전송합니다 .

curl --data 'Microsoft is based in New York.' 'http://localhost:9000/?properties={%22annotators%22%3A%22tokenize%2Cssplit%2Cpos%2Clemma%2Cner%2Cparse%2Cdepparse%2Crelation%22%2C%22outputFormat%22%3A%22json%22}' -o -

관계에 대한 데이터가 전혀 포함되지 않은 json 응답이 발생합니다.

{'sentences': [{'basicDependencies': [{'dep': 'ROOT',
                                   'dependent': 3,
                                   'dependentGloss': 'based',
                                   'governor': 0,
                                   'governorGloss': 'ROOT'},
                                  {'dep': 'nsubjpass',
                                   'dependent': 1,
                                   'dependentGloss': 'Microsoft',
                                   'governor': 3,
                                   'governorGloss': 'based'},
                                  {'dep': 'auxpass',
                                   'dependent': 2,
                                   'dependentGloss': 'is',
                                   'governor': 3,
                                   'governorGloss': 'based'},
                                  {'dep': 'case',
                                   'dependent': 4,
                                   'dependentGloss': 'in',
                                   'governor': 6,
                                   'governorGloss': 'York'},
                                  {'dep': 'compound',
                                   'dependent': 5,
                                   'dependentGloss': 'New',
                                   'governor': 6,
                                   'governorGloss': 'York'},
                                  {'dep': 'nmod',
                                   'dependent': 6,
                                   'dependentGloss': 'York',
                                   'governor': 3,
                                   'governorGloss': 'based'},
                                  {'dep': 'punct',
                                   'dependent': 7,
                                   'dependentGloss': '.',
                                   'governor': 3,
                                   'governorGloss': 'based'}],
            'enhancedDependencies': [{'dep': 'ROOT',
                                      'dependent': 3,
                                      'dependentGloss': 'based',
                                      'governor': 0,
                                      'governorGloss': 'ROOT'},
                                     {'dep': 'nsubjpass',
                                      'dependent': 1,
                                      'dependentGloss': 'Microsoft',
                                      'governor': 3,
                                      'governorGloss': 'based'},
                                     {'dep': 'auxpass',
                                      'dependent': 2,
                                      'dependentGloss': 'is',
                                      'governor': 3,
                                      'governorGloss': 'based'},
                                     {'dep': 'case',
                                      'dependent': 4,
                                      'dependentGloss': 'in',
                                      'governor': 6,
                                      'governorGloss': 'York'},
                                     {'dep': 'compound',
                                      'dependent': 5,
                                      'dependentGloss': 'New',
                                      'governor': 6,
                                      'governorGloss': 'York'},
                                     {'dep': 'nmod:in',
                                      'dependent': 6,
                                      'dependentGloss': 'York',
                                      'governor': 3,
                                      'governorGloss': 'based'},
                                     {'dep': 'punct',
                                      'dependent': 7,
                                      'dependentGloss': '.',
                                      'governor': 3,
                                      'governorGloss': 'based'}],
            'enhancedPlusPlusDependencies': [{'dep': 'ROOT',
                                              'dependent': 3,
                                              'dependentGloss': 'based',
                                              'governor': 0,
                                              'governorGloss': 'ROOT'},
                                             {'dep': 'nsubjpass',
                                              'dependent': 1,
                                              'dependentGloss': 'Microsoft',
                                              'governor': 3,
                                              'governorGloss': 'based'},
                                             {'dep': 'auxpass',
                                              'dependent': 2,
                                              'dependentGloss': 'is',
                                              'governor': 3,
                                              'governorGloss': 'based'},
                                             {'dep': 'case',
                                              'dependent': 4,
                                              'dependentGloss': 'in',
                                              'governor': 6,
                                              'governorGloss': 'York'},
                                             {'dep': 'compound',
                                              'dependent': 5,
                                              'dependentGloss': 'New',
                                              'governor': 6,
                                              'governorGloss': 'York'},
                                             {'dep': 'nmod:in',
                                              'dependent': 6,
                                              'dependentGloss': 'York',
                                              'governor': 3,
                                              'governorGloss': 'based'},
                                             {'dep': 'punct',
                                              'dependent': 7,
                                              'dependentGloss': '.',
                                              'governor': 3,
                                              'governorGloss': 'based'}],
            'index': 0,
            'parse': '(ROOT\n'
                     '  (S\n'
                     '    (NP (NNP Microsoft))\n'
                     '    (VP (VBZ is)\n'
                     '      (VP (VBN based)\n'
                     '        (PP (IN in)\n'
                     '          (NP (NNP New) (NNP York)))))\n'
                     '    (. .)))',
            'tokens': [{'after': ' ',
                        'before': '',
                        'characterOffsetBegin': 0,
                        'characterOffsetEnd': 9,
                        'index': 1,
                        'lemma': 'Microsoft',
                        'ner': 'ORGANIZATION',
                        'originalText': 'Microsoft',
                        'pos': 'NNP',
                        'word': 'Microsoft'},
                       {'after': ' ',
                        'before': ' ',
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                        'index': 2,
                        'lemma': 'be',
                        'ner': 'O',
                        'originalText': 'is',
                        'pos': 'VBZ',
                        'word': 'is'},
                       {'after': ' ',
                        'before': ' ',
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                        'lemma': 'base',
                        'ner': 'O',
                        'originalText': 'based',
                        'pos': 'VBN',
                        'word': 'based'},
                       {'after': ' ',
                        'before': ' ',
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                        'index': 4,
                        'lemma': 'in',
                        'ner': 'O',
                        'originalText': 'in',
                        'pos': 'IN',
                        'word': 'in'},
                       {'after': ' ',
                        'before': ' ',
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                        'lemma': 'New',
                        'ner': 'LOCATION',
                        'originalText': 'New',
                        'pos': 'NNP',
                        'word': 'New'},
                       {'after': '',
                        'before': ' ',
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                        'lemma': 'York',
                        'ner': 'LOCATION',
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                        'pos': 'NNP',
                        'word': 'York'},
                       {'after': '',
                        'before': '',
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                        'index': 7,
                        'lemma': '.',
                        'ner': 'O',
                        'originalText': '.',
                        'pos': '.',
                        'word': '.'}]}]}

CoreNLP 서버 터미널에서 관계 추출 모델 로드 된 것을 볼 수 있습니다 .

[pool-1-thread-1] INFO edu.stanford.nlp.pipeline.RelationExtractorAnnotator - Loading relation model from edu/stanford/nlp/models/supervised_relation_extractor/roth_relation_model_pipelineNER.ser

내가 여기서 무엇을 놓치고 있습니까?

감사!

StanfordNLP 도움말

나는 궁극적으로 아무도 그 출력을 그 어노 테이터의 JSON에 추가하지 않았다고 생각합니다.

현재 우리가 주로 지원하는 관계 추출은 새로운 kbp어노 테이터입니다. 이것은 TAC-KBP 챌린지에서 관계를 추출합니다.

관계 설명은 https://tac.nist.gov//2015/KBP/ColdStart/guidelines/TAC_KBP_2015_Slot_Descriptions_V1.0.pdf 에서 찾을 수 있습니다.

다음은 내가 실행 한 명령의 예입니다.

java -Xmx8g edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,mention,entitymentions,coref,kbp -file microsoft-example.txt -outputFormat json

JSON을 보면 적절한 관계가 추출되었음을 알 수 있습니다.

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제

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