Стэнфордский POS-теггер с GATE twitter модель медленная

Question

Я использую Stanford POS tagger с GATE Twitter model, а теггер занимает около 3 секунд для инициализации, это нормально или я загружаю его неправильно?

Небольшой пример код:

package tweet.nlp.test; 

import edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger; 

public class TweetNLPTest { 

    public static void main(String[] args) { 
     String text = "My sister won't tell me where she hid my food. She's fueling my anorexia. #bestsisteraward #not "; 

     MaxentTagger tagger = new MaxentTagger("models/gate-EN-twitter.model"); 

     String taggedText = tagger.tagString(text); 
    } 
} 

Выход:

Чтения POS Таггер модель от моделей/гейт-EN-twitter.model ... предупреждения: нет языка набора , не указаны теги открытого класса и не указаны теги закрытого класса ; предполагая, что ВСЕ теги являются открытыми тегами класса сделано [3,1 сек].

My_PRP $ sister_NN won't_MD tell_VB me_PRP where_WRB she_PRP hid_VBD my_PRP $ food._NN She's_VBZ fueling_VBG my_PRP $ anorexia._NN #bestsisteraward_HT #not_HT _HT BUILD SUCCESSFUL (всего: 3 секунды)

Answer 1

Для меня это выглядит нормально, для инициализации требуется около 2 или 3 секунд. .tagger совпадает с .model.

Вы можете увидеть это в моделях образцов, предоставленных Стэнфордского Tagger:

model = wsj-0-18-bidirectional-nodistsim.tagger