我正在使用CoreNLP的最新版本[3.8.0]和python包装器[py-corenlp]，我意识到当我使用以下注释器进行注释时，我从CoreNLP获得的输出之间存在一些不一致： tokenize，ssplit，pos，depparse，parse 以及Online Demo的输出。更重要的是，斯坦福大学的Parser，无论是在我的代码中调用它还是在线运行它，都给了我与CoreNLP相同的结果。
例如，我有以下问题（借用Free917问题语料库）：
马歇尔大学的教授是什么机构
使用CoreNLP我得到以下解析：
（ROOT \ n（SBAR \ n（WHPP（IN at）\ n（WHNP（WDT什么）））\ n（S \ n（NP（NNS机构））\ n（VP（VBD））\ n （NP \ n（NP（NNP Marshall）（NNP Hall））\ n（NP（DT a）（NN教授）））））））
与斯坦福大学的分析师相同：
[树（'ROOT'，[树（'SBAR'，[树（'WHPP'，[树（'IN'，['at']），树（'WHNP'，[树（'WP'） ，['what']）]）]），树（'S'，[树（'NP'，[树（'NNS'，['机构']）]），树（'VP'，[树（ 'VBD'，['是']），树（'NP'，[树（'NP'，[树（'NNP'，['马歇尔']），树（'NNP'，['Hall']） ]），树（'NP'，[树（'DT'，['a']），树（'NN'，['教授']）]）]）]）]）]）]）]
在线演示是正确的版本：
如何获得使用在线演示获得的结果？
提前谢谢！
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演示运行shift-reduce解析器，它更快，更准确，代价是[更大]序列化模型大小。见https://nlp.stanford.edu/software/srparser.shtml
