采用 py-corenlp
下载Stanford CoreNLP
目前（2020-05-25）的最新版本是4.0.0：
wget https://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-4.0.0.zip https://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-4.0.0-models-english.jar
如果您没有
wget，则可能有
curl：
curl https://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-4.0.0.zip -O https://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-4.0.0-models-english.jar -O
如果其他所有方法均失败，请使用浏览器;-)
安装套件
unzip stanford-corenlp-4.0.0.zipmv stanford-corenlp-4.0.0-models-english.jar stanford-corenlp-4.0.0
启动服务器
cd stanford-corenlp-4.0.0java -mx5g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -timeout 10000
笔记：
timeout
以毫秒为单位，我将其设置为10秒以上。如果将大量Blob传递给服务器，则应增加它。- 还有更多选项，您可以使用列出它们
--help
。 -mx5g
应该分配足够的内存，但是YMMV，并且如果您的盒子电源不足，则可能需要修改该选项。
安装python包
标准包装
pip install pycorenlp
并 没有 与Python 3.9，所以你需要做的
pip install git+https://github.com/sam-s/py-corenlp.git
（另请参阅官方列表）。
用它
from pycorenlp import StanfordCoreNLPnlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')res = nlp.annotate("I love you. I hate him. You are nice. He is dumb", properties={ 'annotators': 'sentiment', 'outputFormat': 'json', 'timeout': 1000, })for s in res["sentences"]: print("%d: '%s': %s %s" % ( s["index"], " ".join([t["word"] for t in s["tokens"]]), s["sentimentValue"], s["sentiment"]))您将获得：
0: 'I love you .': 3 Positive1: 'I hate him .': 1 Negative2: 'You are nice .': 3 Positive3: 'He is dumb': 1 Negative
笔记
- 您将整个文本传递到服务器，然后将其拆分为句子。它还将句子拆分为标记。
- 情感归属于每个 句子 ，而不是 全文 。句子之间的均值
sentimentValue
可以用来估计整个文本的情绪。 - 句子的平均情绪在
Neutral
（2）和Negative
（1）之间，范围从VeryNegative
（0）到VeryPositive
（4），这似乎非常少见。 - 您可以通过在启动它的终端上键入或使用shell命令来停止服务器。是默认端口，您可以在启动服务器时使用该选项进行更改。
Ctrl-C``kill $(lsof -ti tcp:9000)``9000``-port
timeout
如果收到超时错误，则增加服务器或客户端的时间（以毫秒为单位）。sentiment
仅仅是 一个 注释器，还有更多注释器，您可以请求多个注释器，并用逗号分隔：'annotators': 'sentiment,lemma'
。- 请注意，情感模型在某种程度上是特质的（例如，结果是不同的，具体取决于您提到David还是Bill）。
PS 。我不敢相信我添加了 第9个
答案，但是我想我必须这样做，因为现有的答案都没有帮助我（以前的8个答案中的一些已被删除，另一些已转换为评论）。
