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スタンフォードコアNLPの例の実行とテスト

スタンフォードのコアnlpパッケージをダウンロードして、自分のマシンでテストしてみました。

コマンドの使用：Java -cp "*" -mx1g edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentPipeline -file input.txt

positiveまたはnegativeの形式で感情結果を取得しました。 input.txtには、テストする文が含まれています。

その他のコマンド：Java -cp stanford-corenlp-3.3.0.jar;stanford-corenlp-3.3.0-models.jar;xom.jar;joda-time.jar -Xmx600m edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,parse -file input.txtを実行すると、次の行が表示されます。

H:\Drive E\Stanford\stanfor-corenlp-full-2013~>Java -cp stanford-corenlp-3.3.0.j
ar;stanford-corenlp-3.3.0-models.jar;xom.jar;joda-time.jar -Xmx600m edu.stanford
.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,parse -file
input.txt
Adding annotator tokenize
Adding annotator ssplit
Adding annotator pos
Reading POS tagger model from edu/stanford/nlp/models/pos-tagger/english-left3wo
rds/english-left3words-distsim.tagger ... done [36.6 sec].
Adding annotator lemma
Adding annotator parse
Loading parser from serialized file edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCF
G.ser.gz ... done [13.7 sec].

Ready to process: 1 files, skipped 0, total 1
Processing file H:\Drive E\Stanford\stanfor-corenlp-full-2013~\input.txt ... wri
ting to H:\Drive E\Stanford\stanfor-corenlp-full-2013~\input.txt.xml {
  Annotating file H:\Drive E\Stanford\stanfor-corenlp-full-2013~\input.txt [13.6
81 seconds]
} [20.280 seconds]
Processed 1 documents
Skipped 0 documents, error annotating 0 documents
Annotation pipeline timing information:
PTBTokenizerAnnotator: 0.4 sec.
WordsToSentencesAnnotator: 0.0 sec.
POSTaggerAnnotator: 1.8 sec.
MorphaAnnotator: 2.2 sec.
ParserAnnotator: 9.1 sec.
TOTAL: 13.6 sec. for 10 tokens at 0.7 tokens/sec.
Pipeline setup: 58.2 sec.
Total time for StanfordCoreNLP pipeline: 79.6 sec.

H:\Drive E\Stanford\stanfor-corenlp-full-2013~>

理解できた。有益な結果はありません。

私は次の場所で1つの例を得ました stanford core nlp Java output

import Java.io.*;
import Java.util.*;

import edu.stanford.nlp.io.*;
import edu.stanford.nlp.ling.*;
import edu.stanford.nlp.pipeline.*;
import edu.stanford.nlp.trees.*;
import edu.stanford.nlp.util.*;

public class StanfordCoreNlpDemo {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    PrintWriter out;
    if (args.length > 1) {
      out = new PrintWriter(args[1]);
    } else {
      out = new PrintWriter(System.out);
    }
    PrintWriter xmlOut = null;
    if (args.length > 2) {
      xmlOut = new PrintWriter(args[2]);
    }

    StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP();
    Annotation annotation;
    if (args.length > 0) {
      annotation = new Annotation(IOUtils.slurpFileNoExceptions(args[0]));
    } else {
      annotation = new Annotation("Kosgi Santosh sent an email to Stanford University. He didn't get a reply.");
    }

    pipeline.annotate(annotation);
    pipeline.prettyPrint(annotation, out);
    if (xmlOut != null) {
      pipeline.xmlPrint(annotation, xmlOut);
    }
    // An Annotation is a Map and you can get and use the various analyses individually.
    // For instance, this gets the parse tree of the first sentence in the text.
    List<CoreMap> sentences = annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
    if (sentences != null && sentences.size() > 0) {
      CoreMap sentence = sentences.get(0);
      Tree tree = sentence.get(TreeCoreAnnotations.TreeAnnotation.class);
      out.println();
      out.println("The first sentence parsed is:");
      tree.pennPrint(out);
    }
  }

}

必要なライブラリを含めてネットビーンズで実行しようとしました。しかし、それは常に間に留まっているか、例外を与えますException in thread “main” Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

メモリをproperty/run/VM boxに割り当てるように設定します

上記のJavaコマンドラインを使用した例を実行するにはどうすればよいですか？

例の感情スコアを取得したい

[〜＃〜]更新[〜＃〜]

の出力：Java -cp "*" -mx1g edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentPipeline -file input.txt

enter image description here

出力：Java -cp stanford-corenlp-3.3.0.j ar;stanford-corenlp-3.3.0-models.jar;xom.jar;joda-time.jar -Xmx600m edu.stanford .nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,parse -file input.txt

Out of of above command

javanlpstanford-nlp
11
user123

「感情」アノテーターをアノテーターのリストに追加する必要があります。

-annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,parse,sentiment

これにより、XMLの各センテンスノードに「センチメント」プロパティが追加されます。

15
lababidi

コードでは次のことができます。

String text = "I am feeling very sad and frustrated.";
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, parse, sentiment");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
<...>
Annotation annotation = pipeline.process(text);
List<CoreMap> sentences = annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
for (CoreMap sentence : sentences) {
  String sentiment = sentence.get(SentimentCoreAnnotations.SentimentClass.class);
  System.out.println(sentiment + "\t" + sentence);
}

文章の感情と文章自体を出力します。 「私はとても悲しくてイライラしています。」：

Negative    I am feeling very sad and frustrated.
23
saganas

例ごとに here 感情分析を実行する必要があります。

Java -cp "*" -mx5g edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentPipeline -file input.txt

明らかにこれはメモリを消費する操作であり、1ギガバイトだけでは完了しない可能性があります。その後、「評価ツール」を使用できます

Java -cp "*" edu.stanford.nlp.sentiment.Evaluate edu/stanford/nlp/models/sentiment/sentiment.ser.gz input.txt
3
Elliott Frisch

これは私にとってはうまくいきます-

Mavenの依存関係：

        <dependency>
            <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
            <artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
            <version>3.5.2</version>
            <classifier>models</classifier>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
            <artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
            <version>3.5.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
            <artifactId>stanford-parser</artifactId>
            <version>3.5.2</version>
        </dependency>

Javaコード：

public static void main(String[] args) throws IOException {
        String text = "This World is an amazing place";
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, parse, sentiment");
        StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

        Annotation annotation = pipeline.process(text);
        List<CoreMap> sentences = annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
        for (CoreMap sentence : sentences) {
            String sentiment = sentence.get(SentimentCoreAnnotations.SentimentClass.class);
            System.out.println(sentiment + "\t" + sentence);
        }
    }

結果 ：

とてもポジティブなこの世界は素晴らしい場所です

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