自然語言處理之命名實體識別-tanfordcorenlp-NER(一)
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簡介
CoreNLP 專案是Stanford開發的一套開源的NLP系統。包括tokenize, pos , parse 等功能，與SpaCy類似。SpaCy號稱是目前最快的NLP系統， 並且提供現成的python介面，但不足之處就是目前還不支援中文處理， CoreNLP則包含了中文模型，可以直接用於處理中文， 但CoreNLP使用Java開發，python呼叫稍微麻煩一點。
Stanford CoreNLP是一個比較厲害的自然語言處理工具，很多模型都是基於深度學習方法訓練得到的。
先附上其官網連結：
https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html
https://nlp.stanford.edu/nlp/javadoc/javanlp/
https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP
安裝Installation
windows 10 環境
安裝依賴
1.首先需要配置JDK，安裝JDK 1.8及以上版本。。
2.之後到 https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/history.html 下載對應的jar包。
將壓縮包解壓得到目錄，再將語言的jar包放到這個目錄下即可。
3.下載Stanford CoreNLP檔案：
4.下載中文模型jar包（注意一定要下載這個檔案，否則它預設是按英文來處理的）。
5.接下來py安裝 stanfordcorenlp
6. 解壓配置
下載完成後兩個檔案加起來1G+下載完成後兩個檔案加起來1G+
把解壓後的Stanford CoreNLP資料夾下載的Stanford-chinese-corenlp-2018—models.jar放在同一目錄下(注意：一定要在同一目錄下，否則執行會報錯)
7. 在Python中引用模型，執行下面語句：
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
nlp=StanfordCoreNLP(r’D:\D:\stanford_nlp\stanford-corenlp-full-2018-10-05’,lang=‘zh’)
應用
#encoding="utf-8"
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
import os
if os.path.exists('D:\\stanford_nlp\\stanford-corenlp-full-2018-10-05'):
print("corenlp exists")
else:
print("corenlp not exists")
nlp=StanfordCoreNLP('D:\\stanford_nlp\\stanford-corenlp-full-2018-10-05',lang='zh')
sentence = '王明是清華大學的一個研究生'
print(nlp.ner(sentence))
輸出：
corenlp exists
[(‘王明’, ‘PERSON’), (‘是’, ‘O’), (‘清華’, ‘ORGANIZATION’), (‘大學’, ‘ORGANIZATION’), (‘的’, ‘O’), (‘一’, ‘NUMBER’), (‘個’, ‘O’), (‘研究生’, ‘O’)]
三、檢視詞性標註
在瀏覽器中訪問：http://localhost:9000/
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