PCFG与SR Parser

Question

看起来stanfordnlp有一段时间有这些SR模型。 我是NLP的新手，但我们目前正在使用PCFG解析器，我们遇到了严重的性能问题（我们将解析长度减少到35）

1. 我在想是否可以尝试使用SR。我用stanford的POS标签试了一下（english-left3words-distsim.tagger） 你知道SR对准确性与PCFG的关系吗？ 我还发现SR和dep解析的句子根检测问题：示例：
   迈克尔杰弗里乔丹，也是他的名字缩写，MJ，是美国前职业篮球运动员，企业家，现任多数股东兼夏洛特山猫队主席 PCFG对于root用户来说非常准确，并将玩家视为根。
2. 在上面的帖子中也会对NN人使用例如{https://mailman.stanford.edu/pipermail/java-nlp-user/2014-November/006513.html）的一些看法表示赞赏。 我是否需要使用另一个标记符 - left3words？ 如果这听起来有点天真，我很抱歉。 但我想要的只是一个正确的句子根及其依赖。 预先贴上POS标签会让它变快吗？

提前多多感谢。

Answer 1

1. CoreNLP附带的英语shift-reduce解析器实际上比我们的测试数据上的PCFG解析器稍好一些。您可以在shift-reduce parser homepage。
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2. 我在上面的评论中要求澄清。