如何在 Python 中將斯坦福解析器與 NLTK 整合？

將Stanford Parser納入NLTK for Python

Stanford Parser是一個綜合性的自然語言解析工具，可以無縫整合到NLTK中廣泛流行的Python 自然語言處理工具包。以下是如何實現此目的的詳細指南：

Python實作：

import os
from nltk.parse import stanford

# Set environment variables to specify jar paths
os.environ['STANFORD_PARSER'] = '/path/to/standford/jars'
os.environ['STANFORD_MODELS'] = '/path/to/standford/jars'

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

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

# GUI visualization
for line in sentences:
    for sentence in line:
        sentence.draw()

範例輸出：

[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('.', ['?'])])])}

註解：

• 註解：
• 範例假設jar 檔案和模型位於同一資料夾中。
• Stanford Parser 和 Models jar 檔案名稱通常為「stanford-parser.jar」並且分別為「stanford-parser-x.x.x-models.jar」。

從「stanford-parser-x.x.x-models.jar」中擷取「englishPCFG.ser.gz」並指定其在模型中的路徑。

確保使用 Java JRE 1.8 (Oracle JDK 8) 以避免執行階段錯誤。

安裝過程：

1. 選項1：使用NLTK 下載器

安裝NLTK v3 .

在Python 中執行以下指令： import nltk; nltk.download()

1. 選項 2：手動安裝
3. 解壓縮史丹佛解析器 zip 檔案。
4. 建立一個資料夾命名為「jars」並將提取的jar檔放入其中。

提取「stanford-parser-x.x.x-models.jar」中的「englishPCFG.ser.gz」並記下其位置。 建立一個 StanleyParser 實例並提供 ser.gz 模型路徑。

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！