Stanford NLP for Python

Question

我要做的就是找到任何给定字符串的情绪（正/负/中性）。在研究中，我遇到了斯坦福大学NLP。但是可悲的是它在Java中。关于如何使它适用于python的任何想法？

Answer 1

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.zip
mv stanford-corenlp-4.0.0-models-english.jar stanford-corenlp-4.0.0

启动服务器

cd stanford-corenlp-4.0.0
java -mx5g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -timeout 10000

笔记：

1. 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。
2. 还有更多选项，您可以使用列出它们--help。
3. -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 StanfordCoreNLP

nlp = 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 Positive
1: 'I hate him .': 1 Negative
2: 'You are nice .': 3 Positive
3: 'He is dumb': 1 Negative

笔记

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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
5. 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）。
6. 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'。
7. 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）。