Python에서 Stanford Parser를 NLTK와 어떻게 통합할 수 있나요?

Python을 사용하여 Stanford Parser를 NLTK에 통합

Stanford Parser를 NLTK 내에서 활용할 수 있나요?

예, Python을 사용하여 NLTK 프레임워크 내에서 Stanford Parser를 활용하는 것이 가능합니다. 다음 Python 코드 조각은 이를 달성하는 방법을 보여줍니다.

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()

이 예는 제공된 문장에 대해 구문 분석된 종속성 트리를 보여줍니다.

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

주요 사항:

1. 이 예에서는 파서와 모델 jar가 모두 동일한 위치에 있습니다. 디렉토리.
2. Stanford Parser의 파일 이름은 stanford-parser.jar입니다.
3. Stanford 모델의 파일 ​​이름은 stanford-parser-x.x.x-models.jar입니다.
4. englishPCFG.ser .gz 파일은 models.jar 파일 내에 있으며 추출이 필요합니다. 사용하세요.
5. Java JRE 1.8(Java Development Kit 8)이 필요합니다.

설치 지침:

NLTK v3 사용 설치 프로그램:

1. NLTK v3을 다운로드하고 설치합니다.
2. NLTK 다운로더 사용:

import nltk
nltk.download()

수동 설치:

1. NLTK v3을 다운로드하여 설치합니다.
2. 최신 Stanford Parser 버전을 다운로드합니다.
3. stanford-parser-3.x.x-models를 추출합니다. .jar 및 stanford-parser.jar 파일.
4. 이를 배치하세요. 지정된 'jars' 폴더에 파일을 저장하고 STANFORD_PARSER 및 STANFORD_MODELS 환경 변수가 이 폴더를 가리키도록 설정합니다.
5. models.jar 파일에서 englishPCFG.ser.gz 파일을 추출하고 해당 위치를 기록해 둡니다.
6. 지정된 모델 경로를 사용하여 StanfordParser 인스턴스를 생성합니다.

위 내용은 Python에서 Stanford Parser를 NLTK와 어떻게 통합할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!