如何在 Python 中將斯坦福解析器與 NLTK 整合？

使用 Python 將史丹佛解析器整合到 NLTK

史丹佛解析器可以在 NLTK 中使用嗎？

是的，可以使用 Python 在 NLTK 框架內使用史丹佛解析器。以下Python 程式碼片段示範如何實現此目的：

import os
from nltk.parse import stanford

# Specify paths to Stanford Parser and models
os.environ['STANFORD_PARSER'] = '/path/to/standford/jars'
os.environ['STANFORD_MODELS'] = '/path/to/standford/jars'

# Initialize the Stanford Parser
parser = stanford.StanfordParser(model_path="/location/of/the/englishPCFG.ser.gz")

# Parse a list of sample sentences
sentences = parser.raw_parse_sents(("Hello, My name is Melroy.", "What is your name?"))
print sentences

# Visualize the dependency tree
for line in sentences:
    for sentence in line:
        sentence.draw()

此範例展示了所提供句子的解析依賴樹：

[Tree('ROOT', [Tree('S', [Tree('INTJ', [Tree('UH', ['Hello'])]),
Tree(',', [',']), Tree('NP', [Tree('PRP$', ['My']), Tree('NN',
['name'])]), Tree('VP', [Tree('VBZ', ['is']), Tree('ADJP', [Tree('JJ',
['Melroy'])])]), Tree('.', ['.'])])]), Tree('ROOT', [Tree('SBARQ',
[Tree('WHNP', [Tree('WP', ['What'])]), Tree('SQ', [Tree('VBZ',
['is']), Tree('NP', [Tree('PRP$', ['your']), Tree('NN', ['name'])])]),
Tree('.', ['?'])])])}

重點：

1. 重點：
3. 在此範例中，解析器和模型jar 位於同一個中目錄。
4. Stanford Parser 的文件名稱為 stanford-parser.jar。
5. Stanford 模型的檔案名稱為 stanford-parser-x.x.x-models.jar。

englishPCFG.ser .gz 檔案位於 models.jar 檔案內，需要提取使用。

需要 Java JRE 1.8 (Java Development Kit 8)。

安裝說明：

1. 使用NLTK v3安裝程式：
2. 下載、

   import nltk
   nltk.download()

   使用 NLTK 下載器：
   手冊安裝：
   2. 下載並安裝NLNL v3。
   3. 下載最新的Stanford Parser版本。
   4. 解壓縮stanford-parser-3.x.x-models .jar 和 stanford-parser.jar檔。
   5. 將這些檔案放在指定的「jars」資料夾中，並將 STANFORD_PARSER 和 STANFORD_MODELS 環境變數設定為指向此資料夾。
   6. 從模型中擷取 englishPCFG.ser.gz 檔案。 jar 檔案並記下其位置。
   使用指定模型建立史丹佛解析器實例路徑。

以上是如何在 Python 中將斯坦福解析器與 NLTK 整合？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！