Nlp 实时分析自然语言问题的工具

我想将预设查询解析为条件（如上所述）。我想要这些品质：

即使有绒毛（“我想看”）和小写名词，我也可以提取相关术语

warm程序可以通过HTTP接受请求，或者允许我添加一些网络通信

warm程序响应时间为50ms，需要500Mb的内存才能写出合理的句子

我在Python方面更有经验，而在Java方面则更少

解析器数据结构易于处理

---

我使用NLTK，但速度很慢。我认为StanfordNLP和OpenNLP是可行的替代方案，但我发现程序启动延迟太高。如果没有其他选择，我不介意将它们集成到servlet上。

斯坦福解析器是一个可靠的选择，并且得到了很好的支持（正如研究代码所示）.但听起来低延迟对你来说是一个重要的要求，所以我也建议你看看（完整披露-我是研究BUB的主要研究人员之一）

我没有直接与NLTK进行比较，但我认为您可能会发现斯坦福解析器无法满足您的性能需求。发现总吞吐量约为60字/秒（约2-3句/秒）。这些计时非常陈旧，因此较新的硬件肯定会改善这一点，但可能仍然不会接近50毫秒的延迟

正如您所注意到的，启动时间对于任何解析器来说都是一个问题——高精度的模型必然非常大。而且500 MB可能也非常紧张（我通常运行1-1.2 GB的BUBS）。但是一旦加载，BUBS延迟通常在每句话10毫秒左右（对于约20-25个单词的句子），在精度开始下降之前，我们可以将总吞吐量提高约2500字/秒。我认为这些数字可能满足您的性能需求，而且我不知道还有任何其他高精度（F1>=88-89）解析器的速度接近

注意：最快的结果是最近的修剪模型还没有发布到网站上，但是如果你需要的话，我可以给你一个模型。希望这有帮助，如果你有更多的问题，请随时提问

photos in washington VS show me photos in washington VS I wanna see all my photos in washington taken day before yesterday

what:photos
entities:washington (dont want to be too assuming)
when: 2013-03-14