斯坦福CoreNLP -线程“主”java.lang.OutOfMemoryError中的异常: Java堆空间

Question

我试图在这个网站https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/api.html上运行一个简单的程序

我的程序

import java.io.BufferedReader;  
import java.io.BufferedWriter;  
import java.io.FileNotFoundException;  
import java.io.FileReader;  
import java.io.FileWriter;  
import java.io.IOException;  
import java.io.PrintWriter;  
import java.util.List;  
import java.util.Properties;  

import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.NamedEntityTagAnnotation;  
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation;  
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.SentencesAnnotation;  
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.TextAnnotation;  
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.TokensAnnotation;  
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;  
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;  
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;  
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;  

public class StanfordClass {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
     Properties props = new Properties();
      props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse");

        StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

        String text = "What is the Weather in Mumbai right now?";
         Annotation document = new Annotation(text);
          pipeline.annotate(document);

        List<CoreMap> sentences = document.get(SentencesAnnotation.class);

       for(CoreMap sentence: sentences) {
          // traversing the words in the current sentence
          // a CoreLabel is a CoreMap with additional token-specific methods
          for (CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class)) {
            // this is the text of the token
            String word = token.get(TextAnnotation.class);
            // this is the POS tag of the token
            String pos = token.get(PartOfSpeechAnnotation.class);
            // this is the NER label of the token
            String ne = token.get(NamedEntityTagAnnotation.class);

            System.out.println(String.format("Print: word: [%s] pos: [%s] ne: [%s]",word, pos, ne));
          }
        }
    }
}  

但是在线程“主”java.lang.OutOfMemoryError中获得异常:Java堆空间

我试过什么

1. 如果我从上述代码中删除ner (命名实体识别器)属性，即props.setProperty("annotators"，"tokenize，ssplit，pos，引理，解析“)； 然后代码就可以正常运行了。 2.但是我需要ner(命名实体识别器)，因此我将eclipse.ini文件中的堆大小增加到1g，并确保对于这个程序来说，这么大的大小已经足够了，而且在这种情况下，堆大小也不是问题。我想有什么东西不见了，但还没明白。

Answer 1

在大量搜索得到答案之后，Using Stanford CoreNLP

使用以下答案：-

1.Windows ->首选项

2.安装了Java ->

3.选择JRE并单击Edit

4.在默认VM参数字段中，键入"-Xmx1024M“。(或者您的内存首选项，对于1GB的ram，是1024)

5.点击finish或OK。