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近期，斯坦福大学自然语言处理小组开发了一个Python库StanfordNLP，用于解决许多常见的自然语言处理问题，可以处理多达53种人类语言模型，便于数据科学家和Python开发人员使用。
语言
StanfordNLP提供了针对的预训练的深度学习模型，并使用作为其机器学习的入门。
每种语言都有一个，它是一个巨大的文本数据集，为语法结构/语义内容进行了可靠的注释。对于某些语言，库中提供了不只一个treebank。
如果你想要拥有自己的带注释的语料库(这种情况并不常见!)，那么你可以基于语料库训练一个新的模型。
解析这句话!
范围
这个库提供下列服务：
将给定的文本分成句子和单词(符号化)。符号化是指将一个文本(“The day of the groundhog attracts attention”)转换成七个单词的序列(“The”，“day”，“of”，“The”，“groundhog”，“caught”，“attention”)。
为给定的单词指定一个基本形式(词形归并)。词形归并工具会将“attraction”、“attractive”和“attractive”与同一个词形(例如“attract”)联系起来。
在一个句子中，把单词和词性联系起来。所以“day”是名词，“attract”是动词。
单词有形态特征，如单数或现在进行时。这个库也会提供帮助。
它还可以产生句子的句法结构。
最后，StanfordNLP可以与名气更大、应用范围更广泛的Stanford CoreNLP进行整合。
在这篇文章中，我们将探讨符号化、词性和形态学特征。
管道
Vish (Ishaya) Abrams在中很好地解释了机器学习中的管道。为了这个目的，我们可以将库看作是一组组件的序列，这些组件的执行方式是，一个组件的输出是另一个组件的输入(一部分)。这种设计允许替换管道中的一个专用组件，同时保留其余组件。
考虑到文本在管道中流动，那么文本会经过不同步骤的处理。
在StanfordNLP中，管道与语言和treebank相关联。详细信息请看这里（），但你现在还不需要它们。StanfordNLP管道用于模型评估，而不是模型训练。
安装
在进行其他步骤之前，我们需要先安装这个库。Python 3.6或之后的版本可用。正如所解释的，安装StanfordNLP最简单的方法是使用pip：
pip install stanfordnlp
之后，下载我们想要使用的语言，例如：
import stanfordnlp
#You only download languages once#Each language requires more that 1GB of disk space#It takes time… have a coffee!stanfordnlp.download(‘en’)stanfordnlp.download(‘es’)stanfordnlp.download(‘fr’)
接下来是在哪里存储下载的语言包。这一步我们建议使用缺省值。下载完成后，你可以检查每种语言都有一个对应的文件夹，其中保存了许多PyTorch模型，这些模型将用于我们将要介绍的各种NLP任务。
词性标注及其有用的原因
词性标注是复杂的NLP活动中的一项基本任务。想一下文本分类、情感分析或信息索引和检索。建立文本的基本语法结构为进一步的文本处理奠定了基础。
解析和标记一个句子
我们以下面的法语为例：
Si ce discours semble trop long pour être lu en une fois, on le pourra distinguer en six parties (René Descartes, Discourse on the method)
中文大意：如果这句话对于你来说太长了，不能一次读完，你可以把它分为六部分（雷内·笛卡尔，关于方法的言论）
但是别担心，我们会把这句话变得简短很多！让我们来分析笛卡尔的句子，评估一下每个单词在其中的作用。符号化和词性标注开始发挥作用。
import stanfordnlp# English is the default language, so you# just invoke stanfordnlp.Pipeline()# For Spanish you would call # stanfordnlp.Pipeline(lang=\u0026quot;es\u0026quot;, treebank=\u0026quot;es_ancora\u0026quot;)# This sets up a neural pipeline in Frenchnlp = stanfordnlp.Pipeline(lang=\u0026quot;fr\u0026quot;, treebank=\u0026quot;fr_gsd\u0026quot;)# a document is made of sentencesdoc = nlp(\u0026quot;Si ce discours semble trop long pour être lu en une fois, on le pourra distinguer en six parties\u0026quot;)# we pick our first and only sentenceonly_sentence = doc.sentences[0]# a sentence is made of words. # Each word is tagged with a part of speech (POS)# Good pythonic guys prefer list comprehensions over for loops!print(\u0026quot; \u0026quot;. join([\u0026quot;{} ({})\u0026quot;.format(word.text, word.upos) for word in only_sentence.words])) 在一些信息量丰富的消息之后，我们得到单词列表，每个单词都附在其相应的词性上：
Si (SCONJ) ce (DET) discours (NOUN) semble (VERB) trop (ADV) long (ADJ) pour (ADP) être (AUX) lu (VERB) en (ADP) une (DET) fois (NOUN) , (PUNCT) on (PRON) le (PRON) pourra (VERB) distinguer (VERB) en (ADP) six (NUM) parties (NOUN)
以上这些可以告诉我们，six是一个数字决定因素，而parties是一个名词。请注意，当lu被标识为动词时， être被标记为助动词。
StanfordNLP利用了，它的优点是适用于多种语言。但是，只要有treebank的支持，属性pos也会使用和显示语言的特定词性。其他NLP库(如)也使用通用的和某种语言特有的语音集部分。
处理一词多义
现在我们用这个库开个小玩笑。我们想知道这个英语句子的词性：
I book the book while you stand by the stand
在同一个句子中，不仅book和stand有两种不同的含义。它们也充当动词和名词。运行这句话的类似代码，我们会得到：
I (PRON) book (VERB) the (DET) book (NOUN) while (SCONJ) you (PRON) stand (VERB) by (ADP) the (DET) stand (NOUN)
我用这个简单的例子引起读者的注意力，它表明词性标记已经超出了在字典中查找单词，词的句法结构决定了词性。这就是伴随着库出现的学习模型在显示其作用。
形态学特征
除了通用形式和特定于语言形式的词性外，这个库中的单词分类里还带有单词的形态特征(请注意文档中可能出现的一个故障，该属性在文档中被称为ufeats)。
我们运行以下代码：
en_nlp = stanfordnlp.Pipeline()doc = en_nlp(\u0026quot;My taylor is drunk\u0026quot;) only_sentence = doc.sentences[0]print(\u0026quot; \u0026quot;. join([\u0026quot;{} ({} - {})\u0026quot;.format(word.text, word.upos, word.feats) for word in only_sentence.words])) 我们得到：
My (PRON - Number=Sing|Person=1|Poss=Yes|PronType=Prs)taylor (NOUN - Number=Sing) is (AUX - Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin) drunk (ADJ - Degree=Pos)
每个词都有自己的特点，但不只是名词和动词。要理解上述内容，可以查找此索引。例如，Degree=Pos意味着。注意，drunk被定义为形容词，不是动词。
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我想今天这些就够了。我们喜欢库，觉得使用它很舒服。当文档不足时，你可以查看源代码来帮助你理解。接下来，我们将完成对StanfordNLP提供的其他功能的理解。
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