我正在使用Jupyter Lab中运行的Python脚本访问CoreNLP服务器。我正在使用完整的注释器套件来从报纸文章中提取引用。
request_params={'annotators': "tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,depparse,coref,quote",...
与推荐的2GB相比，我已经分配了4GB而引用注释器无法加载。 Windows任务管理器长时间显示内存利用率> 94％。
我在哪里可以获得一些可以调整以改善内存使用的选项列表？
共参模型可能是罪魁祸首。如果您不关心引用归因，您可以设置-quote.attributeQuotes false而不使用coref，但是您将丢失引用归因。
我不确定确切数量，但我认为你应该在6GB-8GB范围内运行你问题中提出的整个管道。使用的模型占用了大量内存。我认为您在评论中设置的选项（“useSUTime”，“applyNumericClassifiers”）根本不会影响内存占用。