python+stanfordcorenlp

【实例】python 使用 Stanford-corenlp 分词 >>> from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP #第一步>>>>>> nlp = StanfordCoreNLP(r'E:/cornlp/stanford-corenlp-full-2018-1-31/',lang='zh')>>> nlp = StanfordCoreNLP(r... 阅读详情

python+stanfordcorenlp简单应用
需要自己到官网下载对应的语言工具包

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP 
def nlp_test(data):
	nlp = StanfordCoreNLP(r'D:\\Py\\stanford-corenlp-full-2018-02-27', lang='zh')
	for items in data:
		print (nlp.word_tokenize(items))
		print (nlp.pos_tag(items))
		print (nlp.ner(items))
		print (nlp.parse(items))
		print (nlp.dependency_parse(items))
	nlp.close()
def main():
	test_data = []
	test_data.append('本文分词测试,内容比较简单')
	test_data.append('请认真检查测试结果')
	nlp_test(test_data)
if __name__ == '__main__':
	main()
stanfordnlp使用自定义分词分句 最近做实验需要用到stanfordnlp工具构造dependency tree,我的数据是已经分好词的,但是用stanfordnlp跑了之后,发现它自己重新分的词与原始分词不符,就会导致误差和一系列麻烦,所以着手修改源码。 stanfordnlp使用方法见链接:https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/installation_usage.html 要求p... 阅读详情

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Monkey_Coder
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