Python의 구문 분석을 위해 Stanford Parser를 NLTK와 어떻게 통합합니까?

Stanford Parser와 NLTK의 통합 이해

NLTK는 Stanford Parser의 기능을 활용하여 강력한 구문 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. Python 환경. 이는 자연어 처리 작업에 대한 가능성의 세계를 열어줍니다.

시작하려면 올바른 환경을 구축하는 것이 중요합니다. 호환성 문제를 방지하려면 시스템에 Java JRE 1.8이 설치되어 있는지 확인하십시오. 환경이 준비되면 통합 프로세스를 진행할 수 있습니다.

NLTK v 3.0에서 Stanford Parser 통합에는 다음 환경 변수 설정이 포함됩니다.

• STANFORD_PARSER: 이는 다음을 가리켜야 합니다. stanford-parser.jar 파일의 위치.
• STANFORD_MODELS: 이 값은 다음과 같습니다. stanford-parser-x.x.x-models.jar 파일의 위치를 ​​가리킵니다.

환경 변수를 설정하면 다음과 같이 Stanford Parser 인스턴스를 초기화할 수 있습니다.

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")

경로를 jar 파일 및 englishPCFG.ser.gz 모델 파일의 실제 위치로 바꾸는 것을 잊지 마십시오. 이 모델 파일은 models.jar 파일 내에 있습니다. 7zip과 같은 아카이브 관리자를 사용하여 추출합니다.

raw_parse_sents() 메소드를 사용하면 문장을 구문 분석하고 구문 트리 표현을 얻을 수 있습니다.

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

print sentences

이렇게 하면 제공된 문장에 대한 구문 트리가 생성됩니다. . 또한 draw() 메서드를 사용하여 구문 분석 트리를 시각화하여 심층적인 분석을 수행할 수 있습니다.

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