Python에서 Stanford Parser를 NLTK와 통합하는 방법은 무엇입니까?

Stanford Parser를 Python용 NLTK에 통합

자연어 구문 분석을 위한 포괄적인 도구인 Stanford Parser는 NLTK에 완벽하게 통합될 수 있습니다. 널리 사용되는 Python용 자연어 처리 툴킷입니다. 이를 달성하는 방법에 대한 자세한 가이드는 다음과 같습니다.

Python 구현:

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()

샘플 출력:

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

참고:

• 예제에서는 jar 파일과 모델이 동일한 폴더에 있다고 가정합니다.
• Stanford Parser 및 Models jar 파일 이름은 일반적으로 "stanford-parser.jar"이며 "stanford-parser-x.x.x-models.jar"입니다.
• "stanford-parser-x.x.x-models.jar"에서 "englishPCFG.ser.gz"를 추출하고 모델에 해당 경로를 지정합니다.
• 런타임을 방지하려면 Java JRE 1.8(Oracle JDK 8)을 사용해야 합니다. 오류가 발생했습니다.

설치 프로세스:

옵션 1: NLTK 다운로더 사용

1. NLTK v3 설치 .
2. Python에서 다음을 실행합니다. import nltk; nltk.download()

옵션 2: 수동 설치

1. Stanford Parser zip 파일을 추출합니다.
2. 폴더를 생성합니다. "jars"라는 이름을 지정하고 추출된 jar 파일을 그 안에 넣습니다.
3. 추출 "stanford-parser-x.x.x-models.jar"에서 "englishPCFG.ser.gz"를 찾아 해당 위치를 기록해 둡니다.
4. StanfordParser 인스턴스를 생성하고 ser.gz 모델 경로를 제공합니다.

위 내용은 Python에서 Stanford Parser를 NLTK와 통합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!