OpenNLP MaxEnt - ContextGenerator 및 EventStream

Question

OpenNLP MaxEnt를 사용하여 내 자신의 모델을 작성하고 싶습니다. ContextGenerator 및 EventStream 인터페이스 (문서에 언급 된대로)를 구현하고 싶습니다. OpenNLP Chuncker, Postagger 및 NameFinder에 대한 이러한 구현을 살펴 보았지만 모든 구현에서는 'Pair'가 사용되지 않으며 해당 ContextGenerator가 수행하는 작업을 이해하지 못하는 코드를 살펴 보았습니다. 내가 만들 모델은 각 토큰에 대해 POS 태그를보고 각 토큰을 RoomNumber 또는 RoomNumber로 분류합니다. 이 모델에 대해 ContextGenerator 및 EventStream 코딩을 어떻게 시작해야합니까? 컨텍스트가 무엇인지, 어떤 기능이 있는지는 알지만 ContextGenerator의 기능과 EvenStream의 기능에 대해서는 알지 못합니다. openNLP maxent page를 보았지만 도움이되지 않습니다. 이걸 이해하게 도와주세요, 고마워요.

Answer 1

명시 적으로 ContextGenerator을 사용하지는 않지만 다음 코드가 도움이 될 수 있습니다. 실제로 에는 BasicContextGenerator이 사용되며 각 입력 문자열을 기능 목록으로 분할합니다.

문자열 "a=1 b=2 c=1"은 "a=1", "b=2" 및 "c=1"의 세 가지 기능으로 나뉩니다.

package opennlptest; 

import java.io.IOException; 
import java.util.Arrays; 
import java.util.List; 

import opennlp.maxent.GIS; 
import opennlp.model.Event; 
import opennlp.model.EventStream; 
import opennlp.model.ListEventStream; 
import opennlp.model.MaxentModel; 

public class TestMaxentEvents { 

    static Event createEvent(String outcome, String... context) { 
     return new Event(outcome, context); 
    } 

    public static void main(String[] args) throws IOException { 

     // here are the input training samples 
     List<Event> samples = Arrays.asList(new Event[] { 
       //   outcome + context 
       createEvent("c=1", "a=1", "b=1"), 
       createEvent("c=1", "a=1", "b=0"), 
       createEvent("c=0", "a=0", "b=1"), 
       createEvent("c=0", "a=0", "b=0") 
     }); 

     // training the model 
     EventStream stream = new ListEventStream(samples); 
     MaxentModel model = GIS.trainModel(stream); 

     // using the trained model to predict the outcome given the context 
     String[] context = {"a=1", "b=0"}; 
     double[] outcomeProbs = model.eval(context); 
     String outcome = model.getBestOutcome(outcomeProbs); 

     System.out.println(outcome); // output: c=1 
    } 

}