CAMR项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍

CAMR（Chinese AMR）是一个基于转移系统的从树到图的抽象意义表示（Abstract Meaning Representation, AMR）解析器。它由布兰迪斯大学的中文语言处理小组和cemantix.org合作开发。CAMR能够将自然语言句子转换成AMR图，用于表示句子的语义内容。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 转移系统：用于控制解析过程中的状态转换。
• 斯坦福CoreNLP：一个用于自然语言处理的工具包，用于词性标注和依存句法分析。
• Charniak解析器：一个概率句法解析器，用于生成句子的依存结构。
• JAMR：用于将句子和其AMR标注进行对齐的工具。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python 2.7（本项目不支持Python 3.x版本）
• Git
• Java（用于斯坦福CoreNLP）
• Swig（用于安装Charniak解析器的Python模块）

确保您的系统环境满足以上要求后，可以开始以下步骤。

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/c-amr/camr.git
   cd camr
   

2. 安装项目依赖：

   ./scripts/config.sh
   

   注意：Mac用户在安装Charniak解析器Python模块时可能会遇到问题，推荐使用Linux系统。

3. 下载并配置斯坦福CoreNLP：

   根据官方指南下载并配置斯坦福CoreNLP，确保能够正常运行。

4. 预处理数据：

   预处理原始数据，生成分词、词性标注和依存结构等文件。

   python amr_parsing.py -m preprocess [input_sentence_file]
   

   注意：预处理后的文件将以特定的后缀存在，如果预处理未完成，请删除所有缓存文件并重新运行此步骤。

5. 下载预训练模型（可选）：

   如果您不想从头开始训练模型，可以下载预训练模型文件。

6. 使用预训练模型进行解析（可选）：

   解压模型文件后，使用以下命令进行解析。

   python amr_parsing.py -m parse --model [model_file] [input_sentence_file] 2>log/error.log
   

   解析结果将保存在与输入句子文件同一目录下的.parsed文件中。

以上步骤为基本的安装和配置指南，具体使用时可能还需要根据项目文档进行更多的调整和优化。