如何在 Python 中将斯坦福解析器与 NLTK 集成？

使用 Python 将斯坦福解析器集成到 NLTK

斯坦福解析器可以在 NLTK 中使用吗？

是的，可以使用 Python 在 NLTK 框架内使用斯坦福解析器。以下 Python 代码片段演示了如何实现此目的：

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()

此示例展示了所提供句子的解析依赖树：

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

要点：

1. 在此示例中，解析器和模型 jar 位于同一个中目录。
2. Stanford Parser 的文件名为 stanford-parser.jar。
3. Stanford 模型的文件名为 stanford-parser-x.x.x-models.jar。
4. englishPCFG.ser .gz 文件位于 models.jar 文件中，需要提取使用。
5. 需要 Java JRE 1.8 (Java Development Kit 8)。

安装说明：

使用 NLTK v3安装程序：

1. 下载并安装 NLTK v3。
2. 使用 NLTK 下载器：

import nltk
nltk.download()

手册安装：

1. 下载并安装NLTK v3。
2. 下载最新的Stanford Parser版本。
3. 解压stanford-parser-3.x.x-models .jar 和 stanford-parser.jar文件。
4. 将这些文件放在指定的“jars”文件夹中，并将 STANFORD_PARSER 和 STANFORD_MODELS 环境变量设置为指向此文件夹。
5. 从模型中提取 englishPCFG.ser.gz 文件。 jar 文件并记下其位置。
6. 使用指定模型创建斯坦福解析器实例路径。

以上是如何在 Python 中将斯坦福解析器与 NLTK 集成？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！