Ошибка OPENNLP

Я пытаюсь обучить модель сущности Name с использованием OpenNLP, но, получая эту ошибку, не знаю, чего не хватает. Я новичок в этом OPENNLP, любой, пожалуйста, помогите, может предоставить файл Train.txt, если это необходимо

lineStream = opennlp.tools.util.PlainTextByLineStream@b52598
Indexing events using cutoff of 0

Computing event counts...  done. 514 events
Indexing...  done.
Sorting and merging events... done. Reduced 514 events to 492.
Done indexing.
Incorporating indexed data for training...  
done.
Number of Event Tokens: 492
    Number of Outcomes: 1
  Number of Predicates: 3741
...done.
Computing model parameters ...
Performing 1 iterations.
1:  ... loglikelihood=0.0   1.0
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Model not compatible with     name finder!
at opennlp.tools.namefind.TokenNameFinderModel.<init>(TokenNameFinderModel.java:81)
at opennlp.tools.namefind.TokenNameFinderModel.<init>(TokenNameFinderModel.java:106)
at opennlp.tools.namefind.NameFinderME.train(NameFinderME.java:374)
at opennlp.tools.namefind.NameFinderME.train(NameFinderME.java:432)
at opennlp.tools.namefind.NameFinderME.train(NameFinderME.java:443)
at Train2.main(Train2.java:36)
Java Result: 1
BUILD SUCCESSFUL (total time: 2 seconds)

Мой код это

    File fileTrainer=new File("/home/ashfaq/Documents/Train.txt");
    File output=new File("/home/ashfaq/Documents/trainedModel.bin");
    ObjectStream<String> lineStream = new PlainTextByLineStream(new    FileInputStream(fileTrainer), "UTF-8");
    ObjectStream<NameSample> sampleStream = new NameSampleDataStream(lineStream);
    System.out.println("lineStream = " + lineStream);
    TokenNameFinderModel model = NameFinderME.train("en", "location", sampleStream, Collections.<String, Object>emptyMap(), 1, 0);

    BufferedOutputStream modelOut = null;
    try {
        modelOut = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(output));
        model.serialize(modelOut);
    } finally {
        if (modelOut != null)
            modelOut.close();
    }
Источник

2 ответа

Решение

Я знаю, что об этом спрашивали много лет назад, я столкнулся с аналогичной проблемой, связанной с установкой категоризации, и соответствующая отсечка решила мою проблему. Поэтому, если вы укажете значение 1, это может помочь (отказ от ответственности:- Я не проверял это)

Если вы хотите сохранить отсечение по умолчанию (то есть 5), то вам нужно обучить его как минимум 5 раз, чтобы он распознал

Источник

Обычно это происходит из-за отсутствия пробелов после тегов в ваших данных обучения. Например,

<START:person>bob<END> 
will fail but 
<START:person> bob <END> 
will succeed.

Опубликуйте часть своих тренировочных данных, если это не решит проблему. Также убедитесь, что каждое предложение в обучающем файле находится на одной строке. Другими словами, все предложения не должны содержать \n и должны заканчиваться \n

Источник
Другие вопросы по тегам