Загрузите модель и классифицируйте ввод, используя Mallet - PullRequest
1 голос
/ 07 апреля 2020

У меня уже есть обученная модель CRF, которую я обучил с использованием SimpleTagger.

        SimpleTagger.main(new String[] {
                "--train", "true",
                "--model-file", "/Desktop/crfmodel",
                "--threads",  "8",
                "--training-proportion", "0.8",
                "--weights", "dense",
                "--test", "lab",
//                "--orders", "2",
                "/Desktop/annotations.txt"
        });

Я планирую загрузить эту модель и использовать ее для тегирования. Я использую этот код.

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

        //DOCS http://mallet.cs.umass.edu/classifier-devel.php

        Instance instance = getMyInstance();

        Classifier classifier = loadClassifier(Paths.get("/Desktop/crfmodel").toFile());

        Labeling labeling = classifier.classify(instance).getLabeling();
        Label l = labeling.getBestLabel();
        System.out.print(instance);
        System.out.println(l);
    }


    private static Classifier loadClassifier(File serializedFile)
            throws FileNotFoundException, IOException, ClassNotFoundException {
        ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream (new FileInputStream(serializedFile));
        Classifier crf = (Classifier) ois.readObject();
        ois.close();

        return crf;
    }

Когда я пытаюсь сделать выше, я получаю следующую ошибку

Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException: cc.mallet.fst.CRF cannot be cast to cc.mallet.classify.Classifier
    at TagClassifier.loadClassifier(TagClassifier.java:77)
    at TagClassifier.main(TagClassifier.java:64)

Ошибка происходит в строке

Classifier crf = (Classifier) ois.readObject();

Могу ли я знать, почему это происходит. Кроме того, если есть правильный документированный способ маркировки ввода с использованием обученной модели, не могли бы вы поделиться какими-либо ссылками / документацией? Заранее большое спасибо !!!

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 09 апреля 2020

Думаю, я понял это, посмотрев на код SimpleTagger.

        crfModel = loadClassifier(Paths.get("/Desktop/crfmodel").toFile());
        pipe = crfModel.getInputPipe();
        pipe.setTargetProcessing(false);
        String formatted = getFormattedQuery(q);

        Instance instance = pipe.pipe(new Instance(formatted, null, null, null));
        Sequence sequence = (Sequence) instance.getData();
        Sequence[] tags = tag(sequence, 3);
    private static Sequence[] tag(Sequence input, int bestK) {
        Sequence[] answers;
        if (bestK == 1) {
            answers = new Sequence[1];
            answers[0] = crfModel.transduce(input);
        } else {
            MaxLatticeDefault lattice = new MaxLatticeDefault(crfModel, input, null);
            answers = lattice.bestOutputSequences(bestK).toArray(new Sequence[0]);
        }
        return answers;
    }
0 голосов
/ 07 апреля 2020

Это разные вещи, поэтому вы не можете бросить одно на другое. CRF выводит классы для каждого элемента в последовательности, поэтому его вывод представляет собой массив меток. Классификатор берет один вход и возвращает одну метку.

...