Stanford Parser を Python で NLTK と統合するにはどうすればよいですか?

Python を使用して Stanford Parser を NLTK に統合する

NLTK 内で Stanford Parser を利用できますか?

はい、Stanford Parser を利用することは可能です。 Pythonを使用したNLTKフレームワーク。次の Python コード スニペットは、これを実現する方法を示しています。

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()

この例では、提供された文の解析された依存関係ツリーを示しています。

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

重要なメモ:

1. この例では、パーサーとモデルの jar の両方が同じディレクトリに存在します。
2. スタンフォード パーサーのファイル名は stanford-parser.jar です。
3. スタンフォード モデルのファイル名は stanford-parser-x.x.x-models.jar です。
4. englishPCFG.ser .gz ファイルは models.jar ファイル内にあり、使用するには解凍してください。
5. Java JRE 1.8 (Java Development Kit 8) が必要です。

インストール手順:

NLTK v3 の使用インストーラー:

1. NLTK v3 をダウンロードしてインストールします。
2. NLTK ダウンローダーを使用します:

import nltk
nltk.download()

手動インストール:

1. ダウンロードしてインストールしますNLTK v3.
2. Stanford Parser の最新バージョンをダウンロードします。
3. stanford-parser-3.x.x-models.jar および stanford-parser.jar ファイルを抽出します。
4. これらのファイルを指定された「jars」フォルダーに配置し、STANFORD_PARSER とSTANFORD_MODELS 環境変数を使用して、このフォルダーをポイントします。
5. models.jar ファイルから englishPCFG.ser.gz ファイルを抽出し、その場所をメモします。
6. 指定されたモデル パスを使用して StanfordParser インスタンスを作成します。

以上がStanford Parser を Python で NLTK と統合するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。