NLTK中使用Stanford parser

本文介绍如何将Stanford Parser集成到NLTK工具包中,实现自然语言句法分析。主要内容包括:下载并配置Stanford Parser最新版本,设置环境变量,以及运行Python示例代码进行句法分析。
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原文链接:http://blog.youkuaiyun.com/qq_19670461/article/details/42681551

nltk工具包中有一个用于自然语言句法分析的文件夹parse(地址C:\Python27\Lib\site-packages\nltk\parse\stanford.py)。其中stanford.py就是我们要用的stanford parser的源文件,这里面有parser的接口,直接使用可以进行最简单的句法分析。

步骤
1.下载stanford最新版本,最新版本为stanford-parser-full-2014-10-31。下载地址:http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml#Download
2.打开下载好的压缩包,进入/edu/stanford/nlp/models/lexparser/,找到englishPCFG.ser.gz 并解压到某处(比如我的地址为E:/stanford-parser-full-2014-10-31/stanford-parser-3.5.0-models/edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz)。
3.新建jars文件夹(比如我的地址为E:/jars),将stanford文件夹中的stanford-parser.jar, stanford-parser-3.4.1-sources.jar, stanford-parser-3.4.1-javadoc.jar拷贝进来。
4.执行代码查看结果。

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-3.5.0-models.jar'


#为JAVAHOME添加环境变量
java_path = "C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_11/bin/java.exe"
os.environ['JAVAHOME'] = java_path

#句法标注
parser = stanford.StanfordParser(model_path="E:/stanford-parser-full-2014-10-31/stanford-parser-3.5.0-models/edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz")
sentences = parser.parse_sents("Hello, My name is Melroy.".split(), "What is your name?".split())
print sentences

# GUI
for sentence in sentences:
    sentence.draw()

参考
http://stackoverflow.com/questions/13883277/stanford-parser-and-nltk

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<think>好的,我需要帮助用户查找Stanford Parser的安装和使用教程。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看里面有没有相关的信息。 用户提供的引用[3]提到Stanford ParserStanford NLP小组的工具,支持多种语言,包括中文。引用[5]指出需要到官方网站下载软件包并解压,这应该是安装步骤的一部分。引用[2]和[5]都提到了下载链接,用户可能需要这些链接来获取软件。此外,引用[4]展示了如何在Python使用Stanford Parser,这属于使用教程的一部分。引用[1]提到了在线示例,用户可能对实际解析效果感兴趣。 接下来,我需要整理这些信息,分步骤说明安装和使用过程。安装部分应包括下载、解压、环境变量设置和依赖项安装。使用部分要涵盖命令行操作和Python集成,比如通过NLTK。同时,需要注意用户可能需要Java环境,因为Stanford Parser基于Java开发。此外,引用中的下载链接和示例链接需要正确引用,确保用户可以直接访问。 用户的问题还要求生成相关问题,我需要根据内容提出相关的安装、配置、使用和常见问题。这些问题应该帮助用户进一步探索可能遇到的挑战,比如环境配置错误或性能优化。 最后,要确保回答符合格式要求:使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容可能不涉及数学公式,所以重点放在代码块和引用标识的正确使用上。同时,保持回答结构清晰,分步骤说明,引用正确来源。</think>### Stanford Parser安装与使用教程 #### **一、安装步骤** 1. **下载软件包** 访问[Stanford Parser官方下载页面](http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml#Download),选择对应操作系统的压缩包(如`stanford-parser-4.2.0.zip`)[^2][^5]。 2. **解压文件** 解压后目录包含: - JAR文件(如`stanford-parser.jar`) - 预训练模型(如`englishPCFG.ser.gz`) - 示例脚本和文档 3. **配置环境变量** 确保系统已安装Java 8+,并设置`CLASSPATH`指向JAR文件: ```bash export CLASSPATH=/path/to/stanford-parser.jar ``` 4. **安装依赖(Python使用)** 若需通过Python调用,安装NLTK库并关联Stanford Parser: ```python from nltk.parse.stanford import StanfordParser eng_parser = StanfordParser(model_path='edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz') ``` [^4] --- #### **二、基础使用** 1. **命令行解析** 运行以下命令解析英文句子: ```bash java -mx1g edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser \ -outputFormat "penn" \ edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz \ input.txt > output.txt ``` `input.txt`为待解析文本,`output.txt`保存语法树结果。 2. **在线演示** 访问[Stanford Parser在线示例](http://nlp.stanford.edu:8080/parser/index.jsp),输入文本可直接查看解析效果[^1]。 3. **Python集成** 使用NLTK调用示例: ```python sentences = eng_parser.raw_parse("The quick brown fox jumps over the lazy dog.") for line in sentences: print(line) ``` 输出为Penn Treebank格式的语法树。 --- #### **三、常见问题** - **依赖冲突**:确保Java版本与Stanford Parser兼容,避免`UnsupportedClassVersionError`。 - **模型路径错误**:Python调用时需指定完整的模型文件路径。 - **内存不足**:调整Java虚拟机内存参数,例如`-mx2g`分配2GB内存。 ---
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