Syntaxnet / Parsey McParseface python

Question

我已经安装了syntaxnet，并且能够使用提供的演示脚本运行解析器。理想情况下，我希望直接从python运行它。我发现的唯一代码是：

import subprocess
import os
os.chdir(r"../models/syntaxnet")
subprocess.call([    
"echo 'Bob brought the pizza to Alice.' | syntaxnet/demo.sh"
], shell = True)

这是一个完全的灾难--效率低下且过于复杂(从python调用python应该用python来完成)。

我如何直接调用python，而不需要查看shell脚本、标准I/O等等？

编辑-为什么不像打开syntaxnet/demo.sh并读取它那样容易呢？

这个shell脚本调用两个python脚本(parser_eval和conll2tree)，它们作为python脚本编写，不能导入python模块而不会导致多个错误。仔细观察会产生额外的类似脚本的层和本机代码。这些上层需要重构，以便在python上下文中运行整个过程。难道没有人用这样的修改来分叉syntaxnet或打算这样做吗？

Answer 1

总之，将demo.sh运行的两个脚本(eval.py和https://github.com/tensorflow/models/blob/master/syntaxnet/syntaxnet/conll2tree.py)重构为一个暴露您可以调用的Python的Python模块似乎并不是一个问题。

这两个脚本都使用Tensorflow的tf.app.flags API (在这里这里有这样的问题：tf.app.flags in TensorFlow的目的是什么？)，因此这些脚本必须重构成常规参数，因为tf.app.flags是一个进程级的单例。

所以是的，您只需做一些工作就可以将这些调用作为Python :)

Answer 2

这里有一个用于语法网和拉格宁的Rest。

我已经在我的云服务器上成功地运行了它们。我想分享以下几点：

1. 建造码头 sudo构建-< ./Dockerfile 在构建syntaxnet时可能会出现一些错误，只需按照./Dockerfile并手动构建停靠器，就很容易理解。
2. 下载训练过的模型 语法网的模型是这里 (如中文环球/中国 ) 拖曳定位这里模型 将它们解压缩到文件夹中，例如./synataxnet_data，这样您就有了类似于./synataxnet_data/Chinese的内容。
3. 运行和测试 3.1 Synataxnet 运行-p 9000:9000 -v ./synataxnet_-v/:/models 625/syntaxnet-rest-api test curl -X POST -d '{“string”：[“今天天气很好”，“猴子爱吃桃子”] }‘-H“内容-类型: application/json”http://xxx.xxx.xxx.xxx:9000/api/v1/query/Chinese“ 3.2德拉尼恩 运行sudo运行-p 9001:9000 -v ./dragnn_-v:/models 625/syntaxnet-rest-api:dragnn test http://Yourip:9001/api/v1/use/Chinse curl -X POST -d '{“字符串”：“今天天气很好”，“猴子爱吃桃子”，"tree":true }‘-H“内容-Type: application/json”http://xxx.xx.xx.xx:9001/api/v1/query“ 4.测试结果和问题

从我用中文模型进行的测试来看，syntaxnet很慢，它花了3秒来处理一个查询，用了9秒来处理50个查询。加载模型有固定的成本。

对于dragnn模型，它是快速的，但我对解析结果不满意(仅用中文进行测试)。

PS:我不喜欢synataxnet的工作方式，比如使用bazel和读取stdin中的数据，如果您想定制它，您可以找到一些信息这里。

帮助api.md的其他资源

Answer 3

将SyntaxNet与您自己的代码集成的最佳方法是将其作为web服务。我这么做是为了分析葡萄牙语文本。

我首先调整了一个现有的带有SyntaxNet和Tensorflow服务的Docker，只为葡萄牙语运行，以保持低内存。它运行得非常快，而且很容易与您的代码集成。

我写了一篇关于它的博文，你可以很容易地将它改编成任何其他语言：

http://davidsbatista.net/blog/2017/07/22/SyntaxNet-API-Portuguese/