斯坦福大学CoreNLP：-nthreads标志导致所有ner值为0

斯坦福大学CoreNLP是一种自然语言处理工具包，用于处理文本数据并提取其中的实体、关系和情感等信息。其中，-nthreads标志用于指定并行处理的线程数。然而，有时候使用该标志会导致所有的命名实体识别（NER）值为0的问题。

命名实体识别是指在文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。然而，当使用-nthreads标志时，可能会出现所有NER值为0的情况，即无法正确识别出任何实体。

这个问题可能是由于并行处理的线程数设置不当导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查-nthreads标志的值：确保设置的线程数合理，不要超过系统的处理能力。
2. 降低线程数：尝试减少-nthreads标志设置的线程数，以减少并行处理的负载。
3. 更新CoreNLP版本：检查是否有新的CoreNLP版本可用，更新到最新版本可能会修复该问题。
4. 联系支持团队：如果以上步骤无法解决问题，建议联系斯坦福大学CoreNLP的支持团队，寻求进一步的帮助和解决方案。

斯坦福大学CoreNLP官方网站：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/

请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能需要根据实际情况进行调整。