使用Stanford coreNLP在python nltk中进行共指解析

如@Igor所述，您可以尝试在此GitHub存储库中实现的python包装器：https : //github.com/dasmith/stanford-corenlp-
python

此仓库包含两个主要文件：corenlp.py client.py

执行以下更改以使coreNLP正常工作：

1. 在corenlp.py中，更改corenlp文件夹的路径。设置本地计算机包含corenlp文件夹的路径，并在corenlp.py的第144行中添加路径

if not corenlp_path: corenlp_path = <path to the corenlp file>

1. “ corenlp.py”中的jar文件版本号不同。根据您拥有的corenlp版本进行设置。在corenlp.py的第135行更改它

jars = ["stanford-corenlp-3.4.1.jar", "stanford-corenlp-3.4.1-models.jar","joda-time.jar", "xom.jar", "jollyday.jar"]

在此，将3.4.1替换为您下载的jar版本。

1. 运行命令：

python corenlp.py

这将启动服务器

1. 现在运行主客户端程序

python client.py

这提供了一个字典，您可以使用’coref’作为键来访问coref：

例如：John是一名计算机科学家。他喜欢编码。

{     "coref": [[[["a Computer Scientist", 0, 4, 2, 5], ["John", 0, 0, 0, 1]], [["He", 1, 0, 0, 1], ["John", 0, 0, 0, 1]]]]}

我已经在Ubuntu 16.04上尝试过了。使用Java版本7或8。