最近需要使用到基于短语结构的parser来对句子进行分析，从进入实验室到现在大部分时间都在做parser相关的东西，但是一直都是最基于依存的，现在是第一次基础到基于短语结构的，这次任务需要使用多个短语结构的parser，从网上现在了berkeley parser，学习使用的过程并不是一帆风顺，特在此记下使用方法，以后回顾在看，也希望可以对需要学习的同学有帮助。

1、代码处理    

     首先从网站上下载源码，在google code上面就可以下载到。

     在eclipse中新建一个项目，将源码导入项目中，我们会发现编译无法通过，需要做一下修改：

  1. 将 edu.berkeley.nlp.PCFGLA.HierarchicalFullyConnectedAdaptiveLexiconWithFeatures.java 的第9行注释掉
  2. 将 ListUtils.java文件中的toArray 函数中的三个注释，只留下返回值类型为 String[]的那一个

这样就可以编译通过了，但是如果要从eclipse导出得到jar包的话，还是会有错误，当时纠结了很长时间，为什么在eclipse中编译没问题，导出jar有问题呢，一直上网查，但是就是没想到去看看源代码。后来看代码才发现有问题的那几个源文件中的代码都被注释了，这样编译的时候就不会得到相应的.class文件。解决的方法就是直接把那几个文件删除。

2、语料处理



     Berkeley Parser 的输入要求是按照 msj格式输入的， ctb中的文件内容还包含一些特殊的符号，需要将他们去掉才，最后只保留bracket形式的语料。

    ctb5语料中有一些问题，查找语料问题是一个最让人崩溃的事情，当时差点就疯了。

   我当时的语料主要有两个问题：

  • 将(NP-PN (NR Ken Madsen)))改为(NP-PN (NR Ken_Madsen)))
  • 有一行？后面少了一个“)”，需要加上。

3、训练和测试

     在berkeley parser中，对于特定的treebank，train、test和dev的划分是直接写在代码中的，而且文件后缀名是wsj，可以直接在代码中修改问fid（这样就只能parser中文了），或者修改文件后缀。如果不想按照代码中写的划分，那么一种方法是改变代码，一种方法就是替换文件。还有一种方法就是将所有训练语料合并到一个文件中，然后在训练的时候加上参数 SINGLEFILE。

我认为最方便的还是使用一个文件来进行训练和测试。

训练命令：


           nohup java -cp BerkeleyParser.jar edu.berkeley.nlp.PCFGLA.GrammarTrainer   -path ./train.fid -out chn.gr -treebank SINGLEFILE > train.log &
      当然还有很多可选的参数，可以直接运行java -cp berkeley.jar edu.berkeley.nlp.PCFGLA.GrammarTrainer查看。
      测试的时候可以使用wsj格式的树库，也可以使用文本。
     如果使用树库，那么在测试结果中可以直接得到parser的性能输出。命令为：
  nohup java -cp BerkeleyParser.jar edu.berkeley.nlp.PCFGLA.GrammarTester -path ./corpus/ctb5/test.pid -treebank SINGLEFILE -maxL 200 -accurate -in chn.gr > test.result &
    注意上面的命令也是讲所有的测试树库合并到可test.pid文件中。
    如果直接使用文本的话，那么直接使用命令：

      nohup java -jar BerkeleyParser.jar -gr chn.gr   -accurate -tokenized < test.txt >test.out 2> test.log &
    还有一些其他的参数选项，比如是否分词之类的，是否使用conll格式的语料（使用pos）等等。
   
   最后就可以得到BerkeleyParser的性能了。