


Wie kann ich Stanford Parser mit NLTK in Python integrieren?
Integration von Stanford Parser in NLTK mit Python
Kann Stanford Parser innerhalb von NLTK genutzt werden?
Ja, es ist möglich, Stanford Parser innerhalb des NLTK-Frameworks mit Python zu verwenden. Der folgende Python-Codeausschnitt zeigt, wie dies erreicht wird:
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()
Dieses Beispiel zeigt die analysierten Abhängigkeitsbäume für die bereitgestellten Sätze:
[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('.', ['?'])])])}
Wichtige Hinweise:
- In diesem Beispiel befinden sich sowohl die Parser- als auch die Modell-JARs im selben Verzeichnis.
- Der Dateiname des Stanford Parsers lautet stanford-parser.jar.
- Der Dateiname des Stanford-Modells lautet stanford-parser-x.x.x-models.jar.
- Der englische PCFG.ser Die .gz-Datei befindet sich in der Datei models.jar und muss extrahiert werden verwenden.
- Java JRE 1.8 (Java Development Kit 8) ist erforderlich.
Installationsanleitung:
Verwendung von NLTK v3 Installationsprogramm:
- Laden Sie NLTK herunter und installieren Sie es v3.
- Verwenden Sie den NLTK-Downloader:
import nltk nltk.download()
Manuelle Installation:
- Laden Sie NLTK v3 herunter und installieren Sie es.
- Laden Sie die neueste Stanford Parser-Version herunter.
- Extrahieren die Dateien stanford-parser-3.x.x-models.jar und stanford-parser.jar.
- Platzieren Sie diese Dateien in einem bestimmten „jars“-Ordner und legen Sie die Umgebungsvariablen STANFORD_PARSER und STANFORD_MODELS so fest, dass sie auf diesen Ordner verweisen.
- Extrahieren Sie die Datei englishPCFG.ser.gz aus der Datei models.jar und notieren Sie sie Standort.
- Erstellen Sie eine StanfordParser-Instanz unter Verwendung des angegebenen Modellpfads.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Stanford Parser mit NLTK in Python integrieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
