Я использовал RNN по той же причине и раньше, и вот что я сделал:
Подготовка
- Загрузите пакет coreNLP.Вы можете сделать это из здесь .
- Установить pycorenlp wrapper , запустив
pip install pycorenlp
. - Установить
Java>=1.8
, если он не установлен.
Использование
Теперь давайте посмотрим, как его использовать:
- Извлеките загруженный zip-файл в каталог вашего проекта
- Откройте терминал и выполните следующее:
java -mx5g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -timeout 10000
- Теперь сервер работает на
localhost:9000
по умолчанию.Теперь вы можете написать свою программу.
Вот простой пример:
>>> from pycorenlp import StanfordCoreNLP
>>>
>>> sentence = "NLP is great"
>>> nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
>>> res = nlp.annotate(sentence, properties={ 'annotators': 'sentiment',
... 'outputFormat': 'json',
... 'timeout': 10000,})
>>> #you can get the class by:
>>> klass = res["sentences"][0]["sentimentValue"]