NATE的GATE有多好？

Question

我正在尝试构建一个本质上必须执行命名实体识别（NER）的NLP应用程序。我遇到了GATE。据我了解，这是构建NLP应用程序的框架。我测试了ANNIE，它是随GATE一起发布的IE系统，但我的域的NER结果未达到预期。实际上，任何NER（例如Stanford CoreNLP或NLTK）都没有给我所需的结果。因此，我决定调整现有系统以获得所需结果。

关于GATE，我喜欢几件事情：
1.组件的模块化：例如在ANNIE中，诸如Tokenizer，Gaztteer，Sentence splitter，POS标记器等组件可以彼此独立使用。
2.它的规则语言称为JAPE，它具有很好的编写规则或模式的方式。

但是我想了解的有关GATE的几件事是：
1. GATE的其他主要优势是什么，特别是对NER？
2. GATE添加新组件的灵活性如何？例如，某天是否要在GATE中使用NLTK的POS标记器？
3.如果我想在GATE中使用自定义机器学习模型？
4.我知道谢菲尔德大学的NLP小组参与了GATE，但是我想知道GATE社区的活跃程度以及对GATE的支持有多活跃？
5. GATE可以用于商业软件吗？

热衷于此的实际使用GATE的人的建议

Answer 1

虽然晚了，但可能对某人有用。

1. 正如您已经提到的，如果编写得当，JAPE 语法将非常有用。另外，我认为嵌入的 GATE 是另一大优势，因为我们可以在 JAVA 中调整我们想要的方式。
2. 同样，GATE 嵌入式可用于添加新组件，您可以在其中构建自己的插件。但是，如果您想使用斯坦福大学的工具，GATE 中已经提供了这些工具。您可以即插即用。
3. GATE 中已经有很多可用的算法，我猜他们（谢菲尔德大学）正在不断构建它。
4. GATE支持团队非常活跃，您可以订阅他们的邮件列表并提出问题，他们会尽快回复。
5. 大概吧。但是，如果您直接联系GATE 团队，他们会更好地回答您。