Puis-je utiliser Stanford Parser avec NLTK en Python ?

Stanford Parser dans NLTK à l'aide de Python : un guide complet

Est-il possible d'utiliser Stanford Parser dans NLTK ? Cette question se pose fréquemment lorsqu’il s’agit de tâches de traitement du langage naturel, et la réponse est un oui catégorique. Avec les progrès de la PNL, Stanford Parser est devenu un outil largement adopté pour l'analyse des dépendances, l'analyse syntaxique et la désambiguïsation linguistique.

Implémentation en Python

Intégration de Stanford Parser entrer dans NLTK est une entreprise simple. Pour faciliter le processus, considérez le code Python suivant :

import os
from nltk.parse import stanford

# Set environment variables pointing to Stanford jars
os.environ['STANFORD_PARSER'] = '/path/to/standford/jars'
os.environ['STANFORD_MODELS'] = '/path/to/standford/jars'

# Create a StanfordParser instance
parser = stanford.StanfordParser(model_path="/location/of/the/englishPCFG.ser.gz")

# Perform dependency parsing on sentences
sentences = parser.raw_parse_sents(("Hello, My name is Melroy.", "What is your name?"))
print sentences

# Visualize the parsed sentences (optional)
for line in sentences:
    for sentence in line:
        sentence.draw()

Explication de sortie

Cet extrait de code affichera les phrases analysées en dépendances sous forme d'arborescences :

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

Ces arbres représentent la hiérarchie syntaxique des phrases, avec 'ROOT' indiquant la racine de l'arbre, suivi de dépendant des constituants tels que « NP » pour les phrases nominales et « VP » pour les phrases verbales.

Installation

1. Installez NLTK v3 :Télécharger et installez NLTK v3 à l'aide de sudo python setup.py install.
2. Acquérir Stanford Analyseur : Utilisez le téléchargeur NLTK en exécutant import nltk ; nltk.download().
3. Définissez les variables d'environnement : Pointez les variables d'environnement STANFORD_PARSER et STANFORD_MODELS vers l'emplacement du dossier Stanford jars.
4. Trouvez l'anglais Modèle PCFG : Ouvrez le fichier stanford-parser-3.x.x-models.jar et extrayez le modèle englishPCFG.ser.gz.
5. Instancier le StanfordParser : Créez une instance StanfordParser, en spécifiant le chemin d'accès au modèle englishPCFG.ser.gz extrait.

Supplémentaire Notes

• L'exemple ci-dessus suppose l'utilisation de Java JRE 1.8 (Oracle JDK 8).
• Si vous rencontrez l'erreur « Version major.minor 52.0 non prise en charge », assurez-vous vous utilisez Java JRE 1.8.
• Vous pouvez également télécharger et installer la distribution Stanford Parser séparément et définissez les variables d'environnement en conséquence.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!