Python で構文分析を行うために Stanford Parser を NLTK と統合するにはどうすればよいですか?

Stanford Parser の NLTK への統合について理解する

NLTK は、Stanford Parser の機能を活用する機能を提供し、内部で堅牢な構文分析を可能にします。 Python 環境。これにより、自然言語処理タスクの可能性が広がります。

まず、正しい環境を確立することが重要です。互換性の問題を避けるために、システムに Java JRE 1.8 がインストールされていることを確認してください。環境の準備が完了したら、統合プロセスを続行できます。

NLTK v 3.0 では、Stanford Parser の統合には次の環境変数の設定が含まれます:

• STANFORD_PARSER: これは次をポイントする必要があります。 stanford-parser.jar の場所file.
• STANFORD_MODELS: これは、stanford-parser-x.x.x-models.jar ファイルの場所を指す必要があります。

環境変数を設定すると、Stanford Parser を初期化できます。インスタンスは次のようになります:

import os
from nltk.parse import stanford

os.environ['STANFORD_PARSER'] = '/path/to/standford/jars'
os.environ['STANFORD_MODELS'] = '/path/to/standford/jars'

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

パスを忘れずに置き換えてください。 jar ファイルと englishPCFG.ser.gz モデル ファイルの実際の場所。このモデル ファイルは、models.jar ファイル内にあります。 7zip などのアーカイブ マネージャーを使用して抽出します。

raw_parse_sents() メソッドを使用すると、文を解析して構文ツリー表現を取得できます。

sentences = parser.raw_parse_sents(("Hello, My name is Melroy.", "What is your name?"))

print sentences

これにより、提供された文の解析ツリーが生成されます。 。さらに、draw() メソッドを使用して解析ツリーを視覚化し、より詳細な分析を行うこともできます。

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