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分词nltk.sent_tokenize(text) #按句子分割 nltk.word_tokenize(sentence) #分词 nltk的分词是句子级别的，所以对于一篇文档首先要将文章按句子进行分割，然后句子进行分词： 词性标注nltk.pos_tag(tokens) #对分词后的句子进行词性标注tags = [nltk.pos_tag(tokens) for token

原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/qq_19670461/article/details/42681551nltk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

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运行环境：VS2015 + python3.4 总体步骤简单来说如下：设置编译环境，其实就是设置Python的头文件和库文件目录以及一个很让人头疼的python3.4_d.lib问题初始化Python解释器： Py_Initialize();调用Python释放资源 Py_Finalize();设置编译环境首先新建一个控制台程序 点开程序属性设置如下几个地方，对应的分别是