CoreNLP选区解析
CoreNLP constituency parsing
您如何描述 CoreNLP 中选区解析的状态？随着程序包继续 (as of 3.5.3?) 依赖解析，它是否得到维护但尚未改进，从而与最近十年的计算语言学研究的主要趋势保持一致？
我想知道 java-nlp-user mailing list 是否不是更适合进行此讨论的地方，但如果有的话，将不胜感激。
由于依赖分析可能使用最先进的神经网络达到非常高的准确性，您会推荐任何用于从依赖分析转换为选区分析的软件包吗？
CoreNLP 中是否提供了任何形式的（嘈杂的）转换代码，用于从其依赖解析转换为选区解析？仅在相反方向appears to be provided for some languages.
进行基于规则的转换
我们不再在 Java Stanford CoreNLP 包中积极开发选区解析。我认为任何未来改进的选区解析器都将以 Python 和神经为基础。我相信 AllenNLP 有这样的实现，将来我们可能会在我们的 Python StanfordNLP 包中添加一个神经模型。
据我所知，我们不提供任何类型的选区转换依赖。
您如何描述 CoreNLP 中选区解析的状态？随着程序包继续 (as of 3.5.3?) 依赖解析，它是否得到维护但尚未改进，从而与最近十年的计算语言学研究的主要趋势保持一致？
我想知道 java-nlp-user mailing list 是否不是更适合进行此讨论的地方，但如果有的话，将不胜感激。
由于依赖分析可能使用最先进的神经网络达到非常高的准确性，您会推荐任何用于从依赖分析转换为选区分析的软件包吗？
CoreNLP 中是否提供了任何形式的（嘈杂的）转换代码，用于从其依赖解析转换为选区解析？仅在相反方向appears to be provided for some languages.
进行基于规则的转换我们不再在 Java Stanford CoreNLP 包中积极开发选区解析。我认为任何未来改进的选区解析器都将以 Python 和神经为基础。我相信 AllenNLP 有这样的实现，将来我们可能会在我们的 Python StanfordNLP 包中添加一个神经模型。
据我所知，我们不提供任何类型的选区转换依赖。