Parsing SyntaxNet的不区分大小写的POS（词性）标记器

我试过，

Parsey McParseface

，这是一个经过预先训练的词性标记器，它与Syntax Net一起提供，它在标记具有适当大小写的句子方面做得很好

我想标记所有小写的句子，比如：

我在多伦多长大

，然后解析它以识别命名实体，比如城市，在本例中，

多伦多

我有几个问题：

• 是否有一个预先训练过的、不区分大小写的、我可以使用的SyntaxNet的POS标记器
• 我应该如何为SyntaxNet培训自己的不区分大小写的POS标记器
• 培训SyntaxNet POS标记器是否需要大量CPU/GPU电源，或者可以在亚马逊或类似服务上租用的常规服务器上完成
• 谷歌用来训练Parsey McParseface的数据集是否可供公众使用

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可以在他们的Github页面上看到。“随附的英语解析器Parsey McParseface是在Penn树库和OntNotes的标准语料库以及英语Web树库上进行培训的，但遗憾的是，这些不是免费提供的。”，您可以查看universal dependencies以获取更多源。我用这些语言训练了我的法语语法分析器，效果很好。我发现：这也很有帮助。对于训练时间，它总是取决于你使用的机器。有GPU支持的TensorFlow比传统的只有CPU的机器要快。我在没有GPU的情况下在4核机器上训练了我的。花了几个周末训练我的模型，结果很好。也取决于你的训练规模。