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Stanford nlp 斯坦福NER CRF模型在CMD和代码中给出了不同的结果

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Stanford nlp 斯坦福NER CRF模型在CMD和代码中给出了不同的结果,stanford-nlp,named-entity-recognition,Stanford Nlp,Named Entity Recognition,通过以下链接，我制作了自己的CRF模型。 培训命令是： java-cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.crfclassizer-prop austen.prop 然后我在CMD上测试这个模型，方法是执行这个测试命令 java-cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.crfclassizer-loadClassifier training-ner-model.ser.gz-testFile tes

通过以下链接，我制作了自己的CRF模型。

培训命令是：
java-cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.crfclassizer-prop austen.prop

然后我在CMD上测试这个模型，方法是执行这个测试命令
java-cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.crfclassizer-loadClassifier training-ner-model.ser.gz-testFile testing_data.txt

这将在控制台上生成结果

然后，我在代码中以编程方式使用这个模型，并给出测试文件中相同的句子。这与测试命令产生的结果不一样

我搜索了很多为什么会这样，但到目前为止什么也没找到。在这方面，有谁能帮助我吗？我将非常感谢您。

请发布您用于以编程方式运行模型的代码。@JonGauthier这是我的代码。String serializedClassifier=“training data ner model.ser.gz”；AbstractSequenceClassifier=crfclassizer.getClassifier（serializedClassifier）；String-sense=“在这里我写了我所需的测试句子。”String-xml=nerClassifier.classifyToString（句子“xml”，true）；在得到这个xml之后，我只是对它进行解析，结果是不同的。（我还通过打印检查了xml，其结果与CMD结果不同）这两个结果有何不同？