Yeoman: Call Sub-Generator с предоставленными пользователем аргументами

Я занял много часов и, наконец, нашел простое решение для пользователей Windows. В основном его обобщенная версия существующего ответа по alvas, но была легко следовать (надеюсь) для тех, кто новичок в stanford NLP и являются пользователями Window.

1) Загрузите модуль, который вы хотите использовать, например, NER, POS и т. д. В моем случае я хотел использовать NER, поэтому я загрузил модуль из http://nlp.stanford.edu/software/stanford-ner-2015-04 -20.zip

2) Разархивируйте файл.

3) Установите переменные среды (classpath и stanford_modules) из распакованной папки.

import os
os.environ['CLASSPATH'] = "C:/Users/Downloads/stanford-ner-2015-04-20/stanford-ner.jar"
os.environ['STANFORD_MODELS'] = "C:/Users/Downloads/stanford-ner-2015-04-20/classifiers/"

4) установить переменные среды для JAVA, например, там, где вы установили JAVA. для меня это было ниже

os.environ['JAVAHOME'] = "C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_102/bin/java.exe"

5) импортировать модуль, который вы хотите

from nltk.tag import StanfordNERTagger

6) вызвать предварительно обработанную модель, которая присутствует в папке классификатора в распакованной папке. добавьте «.gz» в конце для расширения файла. для меня модель, которую я хотел использовать, была english.all.3class.distsim.crf.ser

st = StanfordNERTagger('english.all.3class.distsim.crf.ser.gz')

7) Теперь выполните парсер! и мы закончили !!

st.tag('Rami Eid is studying at Stony Brook University in NY'.split())