Теггер Stanford POS с моделью Twitter GATE работает медленно

Я использую Stanford POS tagger с модель GATE Twitter и инициализация тегера занимает около 3 секунд, это нормально или я загружаю его неправильно?

Небольшой пример кода:

package tweet.nlp.test;

import edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger;

public class TweetNLPTest {

    public static void main(String[] args) {
        String text = "My sister won't tell me where she hid my food. She's fueling my anorexia. #bestsisteraward #not ????????";

        MaxentTagger tagger = new MaxentTagger("models/gate-EN-twitter.model");

        String taggedText = tagger.tagString(text);
    }
}

Вывод:

Чтение модели POS-тегера из models/gate-EN-twitter.model ... предупреждение: не задан язык, не указаны теги открытого класса и не указаны теги закрытого класса; предполагая, что ВСЕ теги являются открытыми тегами класса, выполненными [3,1 сек].

Моя_PRP$ сестра_NN не будет_MD говорить_VB мне_PRP, где_WRB она_PRP спрятала_VBD мою_PRP$ еду._NN Она_VBZ подпитывает_VBG мою_PRP$ анорексию._NN #bestsisteraward_HT #not_HT ????????_HT ПОСТРОИТЬ УСПЕШНО (общее время: 3 секунды)