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Java 带有GATE twitter模型的Stanford POS tagger速度较慢

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我正在和一起使用，并且标记器需要大约3秒钟的时间来初始化，这是正常的还是我加载不正确

小样本代码：

package tweet.nlp.test;

import edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger;

public class TweetNLPTest {

    public static void main(String[] args) {
        String text = "My sister won't tell me where she hid my food. She's fueling my anorexia. #bestsisteraward #not For me it looks normal, it takes around 2 or 3 seconds to init. The 
.tagger
 is the same as the 
.model
. 


You can see it in the sample models provided by the Stanford Tagger :



model = wsj-0-18-bidirectional-nodistsim.tagger



package tweet.nlp.test；
导入edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger；
公共类TweetNLPTest{
公共静态void main（字符串[]args）{

String text=“我姐姐不告诉我她把我的食物藏在哪里了。她加剧了我的厌食症。#bestsisteraward#不是对我来说这看起来很正常，大约需要2到3秒的时间来初始化。
.tagger
与
.model
相同

您可以在Stanford Tagger提供的示例模型中看到：


@Yasen我想也许我做得不对，因为GATE模型有一个
.model
扩展，而其他模型有一个
.tagger
扩展。这与任何正确的事情都没有关系？好吧，至少我找到了一个人来代表：POther，我真的不明白你是否想使用GATE API，但是如果你想这样做的话你可以创建一个新的StanfordTaggerPR，就像
pr=（LanguageAnalyzer）Factory.createResource（“gate.stanford.Tagger”，params，features）；