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Exécution et test de l'exemple stanford core nlp

J'ai téléchargé les paquets nanp de base stanford et essayé de le tester sur ma machine.

Utilisation de la commande: Java -cp "*" -mx1g edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentPipeline -file input.txt

J'ai obtenu le résultat sentiment sous la forme de positive ou negative. input.txt contient la phrase à tester.

Sur plus de commande: 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 une fois exécuté donne les lignes suivantes:

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~>

Pourrait comprendre. Aucun résultat informatif.

J'ai eu un exemple à: stanford core nlp sortie Java

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);
    }
  }

}

J'ai essayé de l'exécuter dans Netbeans avec la bibliothèque nécessaire. Mais il reste toujours coincé entre ou donne une exception Exception in thread “main” Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

Tu je mets la mémoire pour être alloué en property/run/VM box

Toute idée de comment puis-je exécuter au-dessus de l'exemple Java en ligne de commande

Je veux obtenir le score de sentiment de l'exemple

METTRE &AGRAVE; JOUR

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

enter image description here

out mis de: 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
10
user123

Vous devez ajouter l'annotateur "sentiment" à la liste des annotateurs:

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

Cela ajoutera une propriété "sentiment" à chaque nœud de phrase de votre XML.

15
lababidi

Vous pouvez faire ce qui suit dans votre code:

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);
}

Il imprimera le sentiment de la phrase et la phrase elle-même, par exemple. "Je me sens très triste et frustré."

Negative    I am feeling very sad and frustrated.
23
saganas

Selon l'exemple ici vous devez exécuter l'analyse de sentiment.

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

Apparemment, il s’agit d’une opération coûteuse en mémoire, elle risque de ne pas aboutir avec seulement 1 gigaoctet . Vous pouvez ensuite utiliser "l’outil d'évaluation"

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

Cela fonctionne bien pour moi - 

Dépendances Maven:

        <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>

Code Java:

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);
        }
    }

Résultats :

Très positif, ce monde est un endroit incroyable

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53by97