Столкновение с трудным временем Настройка Stanford-corenlp в PYTHON - PullRequest
Новая
       13

Столкновение с трудным временем Настройка Stanford-corenlp в PYTHON

0 голосов
/ 29 октября 2019

Я не нахожу ни одного законченного учебника по использованию stanford corenlp в моей системе (windows) с использованием python. После многих поисков я использую пакет StanfordCoreNLP и использую его в своей системе. Я не нахожу никакой документации, чтобы использовать это более эффективно. Я хочу извлечь ОТНОШЕНИЯ и ОТКРЫТИЕ Поскольку документации нигде нет, я просто попытался поместить OpenIE в свойства 

self.props = {
            'annotators': 'tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,depparse,dcoref,relation,OpenIE',
            'pipelineLanguage': 'en',
            'outputFormat': 'json'
        }

и 

self.nlp.relations(sentence)
self.nlp.relations(sentence)

Но это не работает! (Очевидно). Я получаю эту ошибку

AttributeError: у объекта 'StanfordCoreNLP' нет атрибута 'Relations' AttributeError: У объекта 'StanfordCoreNLP' нет атрибута 'openie'

Можете ли вы привести меня к источникам, где я могу получить подробные руководства для PYTHON? и я слышал, что пакет StanfordCoreNLP не обладает всеми функциями Stanford-corenlp? Это так запутанно! Есть так много пакетов, и трудно решить, какой из них использовать, а какой - правильный! Пожалуйста, помогите! 

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
import logging
import json

class StanfordNLP:
    def __init__(self, host='http://localhost', port=9000):
        self.nlp = StanfordCoreNLP(host, port=port,
                                   timeout=30000)  # , quiet=False, logging_level=logging.DEBUG)
        self.props = {
            'annotators': 'tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,depparse,dcoref,relation,OpenIE',
            'pipelineLanguage': 'en',
            'outputFormat': 'json'
        }

    def word_tokenize(self, sentence):
        return self.nlp.word_tokenize(sentence)

    def pos(self, sentence):
        return self.nlp.pos_tag(sentence)

    def ner(self, sentence):
        return self.nlp.ner(sentence)

    def parse(self, sentence):
        return self.nlp.parse(sentence)

    def dependency_parse(self, sentence):
        return self.nlp.dependency_parse(sentence)

    def annotate(self, sentence):
        return json.loads(self.nlp.annotate(sentence, properties=self.props))

    def cor(self, sentence):
        return (self.nlp.coref(sentence))

    # **I tried to get relations and OpenIE**
    def relations(self, sentence):
        return (self.nlp.relations(sentence))

     def openie(self, sentence):
        return (self.nlp.openie(sentence))




    @staticmethod
    def tokens_to_dict(_tokens):
        tokens = defaultdict(dict)
        for token in _tokens:
            tokens[int(token['index'])] = {
                'word': token['word'],
                'lemma': token['lemma'],
                'pos': token['pos'],
                'ner': token['ner']
            }
        return tokens

if __name__ == '__main__':
    sNLP = StanfordNLP()
    text = 'John likes apple. Mary Likes Him'


    s=sNLP.relations(text)
    print(s)
    print("OpenIE:", sNLP.openie(text))
    ```

1 Ответ

0 голосов
/ 30 октября 2019

Stanford CoreNLP (база кода Java) предоставляет доступ к OpenIE и извлечению отношений.

Вы можете запустить сервер (Java) и получить к нему доступ в Python. Вы можете получить результаты в формате JSON.

Подробные инструкции по использованию сервера можно найти здесь:

https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/corenlp_client.html

...