使用BRAT为OpenNlp创建和培训模型？

Question

我可能需要为OpenNLP创建自定义训练集，这需要我手动注释很多条目。

为了简化操作，GUI解决方案可能是最好的想法（手动编写注释标签并不酷），我刚刚发现BRAT看起来像我需要的东西。

BRAT可以导出带注释的文件（.ann），但我在OpenNLP手册中找不到对此文件类型的任何引用，我不确定这是否可行。

我想做的是从BRAT导出这个带注释的文件并用它来训练OpenNLP的模型，我真的不在乎是否可以使用代码或CLI来完成。

有人能指出我正确的方向吗？

Answer 1

OpenNLP本身支持BRAT格式，用于培训和评估名称查找器。 目前不支持其他组件。 添加对其他组件的支持可能并不困难，如果您感兴趣，您应该在opennlp-dev列表中询问它。

CLI可用于训练带有brat的模型，这里的命令将显示用法：

• bin / opennlp TokenNameFinderTrainer.brat

以下参数是训练模型的必要条件：

• bratDataDir这应该指向包含.ann和.txt文件的文件夹
• annotationConfig这必须指向brat用于注释项目的配置文件
• lang你的文本文件的语言（例如en）
• 为已创建的模型文件的名称建模

名称查找器需要将其输入切割成句子和标记。 默认情况下，它假定每行一个句子并应用空格标记化。 可以使用ruleBasedTokenizer或tokenizerModel参数调整此行为。 另外，可以通过sentenceDetector Model参数使用自定义句子检测器模型。

要评估您的模型，可以通过将.brat附加到其名称来以简单的方式使用交叉验证和评估工具。

• bin / opennlp TokenNameFinderCrossValidator.brat
• bin / opennlp TokenNameFinderEvaluator.brat

要加快注释项目，可以使用opennlp-brat-annotator。 它可以加载Name Finder模型并与BRAT集成以自动注释您的文档。 这可以加快您的注释工作。 您可以在opennlp沙箱中找到该组件。