Python 调用 Stanford Parser 两种方法

本人操作环境：
windows7,64位操作系统
64位Python2.7.6
jython2.5.2

NLTK-3.0.4

JAVA 8


方法一：官网推荐的Jython接口

参考：
http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml#Download
https://github.com/vpekar/stanford-parser-in-jython


第一，将stanford.py放到F:\jython2.5.2\Lib；
第二，在文件test_stanford.py中将englishPCFG.ser.gz的完整路径作为StanfordParser的参数，如下：
PARSER = StanfordParser('E:\jcode\englishPCFG.ser.gz')
第三，将stanford-parser.jar的完整路径添加到jython的classpath中，在stanford.py的文件头部添加如下代码：
sys.path.append('F:\jython2.5.2\extlibs\stanford-parser.jar')
第四，在cmd中运行test_stanford.py
结果如下图:


第五，注意这三个软件的版本，Stanford parser v.3.5.0(我试了高版本3.6.0，会报错), Java 8, Jython 2.5.2
注：关于Jython的安装和配置环境变量很简单，请自行百度。


方法二：调用NLTK中的stanford parser接口
参考：
http://stackoverflow.com/questions/13883277/stanford-parser-and-nltk
http://blog.youkuaiyun.com/qq_19670461/article/details/42681551
第一，修改F:\Python2.7.6\Lib\site-packages\nltk-3.0.4-py2.7.egg\nltk\parse\stanford.py文件中的如下代码：

 # Run the tagger and get the output.
            stdout,stderr=java(cmd, classpath=(self._stanford_jar, self._model_jar,'E:/jars/slf4j-api-1.7.17.jar'),
                                  stdout=PIPE, stderr=PIPE)
            stdout = stdout.decode(encoding)

将slf4j-api-1.7.17.jar的完整路径加入到classpath中，这样就可以解决如下异常
java.lang.ClassNotFoundException: org/slf4j/LoggerFactory
slf4j下载地址：http://www.slf4j.org/download.html
第二，运行如下demo

# -*- coding: cp936 -*-  
import os  
  
from nltk.parse import stanford  
  
#添加stanford环境变量,此处需要手动修改，jar包地址为绝对地址。  
os.environ['STANFORD_PARSER'] = 'E:/jars/stanford-parser.jar'  
os.environ['STANFORD_MODELS'] = 'E:/jars/stanford-parser-3.6.0-models.jar'  
  
#为JAVAHOME添加环境变量  
java_path = "C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_51/bin/java.exe"  
os.environ['JAVAHOME'] = java_path  
  
#句法标注  
parser = stanford.StanfordParser(model_path="E:/jcode/englishPCFG.ser.gz")  
print list(parser.raw_parse("the quick brown fox jumps over the lazy dog"))  

运行结果如下：

其他功能参考Python2.7.6\Lib\site-packages\nltk-3.0.4-py2.7.egg\nltk\parse\stanford.py文件中头部示例。
第三，注意nltk的版本3.0版本，3.1版本用法可能与上述不同。