Stanford nlp 斯坦福德NLP默认模型+；自定义NER模型

如何将斯坦福NLP提供的默认模型（english.all.3class.distsim.crf.ser.gz）与我的自定义模型（ner model.ser.gz）结合起来？我想承认丰田是一个“PERS”实体，句子的其余部分是默认的“O”实体。引擎必须将其识别为“PERS”实体，以供斯坦福德NLP日后使用（情绪/概念）

我已经按照中的说明对自定义模型进行了培训。我使用以下代码组合分类器：

        String serializedClassifier = "ner-model.ser.gz";
        String serializedClassifier2 = "edu/stanford/nlp/models/ner/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz";
try {
        NERClassifierCombiner classifier = new NERClassifierCombiner(false,
                false, serializedClassifier, serializedClassifier2);
        String ss = "Toyota is not an organisation, it is a person's name.";
        System.out.println("---");
        List<List<CoreLabel>> out = classifier.classify(ss);
        for (List<CoreLabel> sentence : out) {
            for (CoreLabel word : sentence) {
                System.out.println(word.word() + '('
                        + word.get(AnswerAnnotation.class) + ')');
            }
            System.out.println();
        }

    } catch (ClassCastException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    } catch (Exception e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }

如果我只使用默认模型（ner model.ser.gz），我会得到

Toyota(ORGANIZATION)
is(O)
not(O)
an(O)
organization(O)
,(O)
it(O)
is(O)
a(O)
person(O)
's(O)
name(O)
.(O)

---

提前感谢您的帮助。

我也遇到了这个问题，您有什么解决方案吗？如果有，请与我们分享这个过程。您好。不。我没有办法解决这个问题。他们有没有其他方法来解决这个问题？我不知道有没有。对不起，我帮不了什么忙。也许其他提取引擎也能帮上忙。@Christopher Manning你能帮我一下吗，我也面临着同样的问题

Toyota(ORGANIZATION)
is(O)
not(O)
an(O)
organization(O)
,(O)
it(O)
is(O)
a(O)
person(O)
's(O)
name(O)
.(O)