Cuando agrego el anotador "ner" a mi canalización de objetos StanfordCoreNLP, puedo ver que carga 3 modelos, lo que lleva mucho tiempo:

Adding annotator ner
Loading classifier from edu/stanford/nlp/models/ner/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz ... done [10.3 sec].
Loading classifier from edu/stanford/nlp/models/ner/english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz ... done [10.1 sec].
Loading classifier from edu/stanford/nlp/models/ner/english.conll.4class.distsim.crf.ser.gz ... done [6.5 sec].
Initializing JollyDayHoliday for SUTime from classpath: edu/stanford/nlp/models/sutime/jollyday/Holidays_sutime.xml as sutime.binder.1.
Reading TokensRegex rules from edu/stanford/nlp/models/sutime/defs.sutime.txt
Reading TokensRegex rules from edu/stanford/nlp/models/sutime/english.sutime.txt
Reading TokensRegex rules from edu/stanford/nlp/models/sutime/english.holidays.sutime.txt

¿Hay alguna manera de cargar un subconjunto que funcionará igualmente? Particularmente, no estoy seguro de por qué está cargando los modelos NER de 3 y 4 clases cuando tiene el modelo de 7 clases, y me pregunto si no cargar estos dos todavía funcionará.