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斯坦福大学NLP组Python深度学习自然语言处理工具Stanza试用

import stanza                                                                             

# 测试一下中文模型（因为我这边中文模型已经下载过了，所以跳过download环节）
In [10]: zh_nlp = stanza.Pipeline('zh')                                                           
2020-04-12 11:32:47 INFO: "zh" is an alias for "zh-hans"
2020-04-12 11:32:47 INFO: Loading these models for language: zh-hans (Simplified_Chinese):
=========================
| Processor | Package   |
-------------------------
| tokenize  | gsdsimp   |
| pos       | gsdsimp   |
| lemma     | gsdsimp   |
| depparse  | gsdsimp   |
| ner       | ontonotes |
=========================

2020-04-12 11:32:48 INFO: Use device: gpu
2020-04-12 11:32:48 INFO: Loading: tokenize
2020-04-12 11:32:49 INFO: Loading: pos
2020-04-12 11:32:51 INFO: Loading: lemma
2020-04-12 11:32:51 INFO: Loading: depparse
2020-04-12 11:32:53 INFO: Loading: ner
2020-04-12 11:32:54 INFO: Done loading processors!

In [11]: text = """英国首相约翰逊6日晚因病情恶化，被转入重症监护室治疗。英国首相府发言人说，目前约
    ...: 翰逊意识清晰，将他转移到重症监护室只是预防性措施。发言人说，约翰逊被转移到重症监护室前已
    ...: 安排英国外交大臣拉布代表他处理有关事务。"""                                              

In [12]: doc = zh_nlp(text)  

In [13]: for sent in doc.sentences: 
    ...:     print("Sentence：" + sent.text) # 断句
    ...:     print("Tokenize：" + ' '.join(token.text for token in sent.tokens)) # 中文分词
    ...:     print("UPOS: " + ' '.join(f'{word.text}/{word.upos}' for word in sent.words)) # 词性标注（UPOS）
    ...:     print("XPOS: " + ' '.join(f'{word.text}/{word.xpos}' for word in sent.words)) # 词性标注（XPOS）
    ...:     print("NER: " + ' '.join(f'{ent.text}/{ent.type}' for ent in sent.ents)) # 命名实体识别
    ...:                                                                                          
Sentence：英国首相约翰逊6日晚因病情恶化，被转入重症监护室治疗。
Tokenize：英国 首相 约翰逊 6 日 晚因 病情 恶化 ， 被 转入 重症 监护 室 治疗 。
UPOS: 英国/PROPN 首相/NOUN 约翰逊/PROPN 6/NUM 日/NOUN 晚因/NOUN 病情/NOUN 恶化/VERB ，/PUNCT 被/VERB 转入/VERB 重症/NOUN 监护/VERB 室/PART 治疗/NOUN 。/PUNCT
XPOS: 英国/NNP 首相/NN 约翰逊/NNP 6/CD 日/NNB 晚因/NN 病情/NN 恶化/VV ，/, 被/BB 转入/VV 重症/NN 监护/VV 室/SFN 治疗/NN 。/.
NER: 英国/GPE 约翰逊/PERSON 6日/DATE
Sentence：英国首相府发言人说，目前约翰逊意识清晰，将他转移到重症监护室只是预防性措施。
Tokenize：英国 首相 府 发言 人 说 ， 目前 约翰逊 意识 清晰 ， 将 他 转移 到 重症 监护 室 只 是 预防 性 措施 。
UPOS: 英国/PROPN 首相/NOUN 府/PART 发言/VERB 人/PART 说/VERB ，/PUNCT 目前/NOUN 约翰逊/PROPN 意识/NOUN 清晰/ADJ ，/PUNCT 将/ADP 他/PRON 转移/VERB 到/VERB 重症/NOUN 监护/VERB 室/PART 只/ADV 是/AUX 预防/VERB 性/PART 措施/NOUN 。/PUNCT
XPOS: 英国/NNP 首相/NN 府/SFN 发言/VV 人/SFN 说/VV ，/, 目前/NN 约翰逊/NNP 意识/NN 清晰/JJ ，/, 将/BB 他/PRP 转移/VV 到/VV 重症/NN 监护/VV 室/SFN 只/RB 是/VC 预防/VV 性/SFN 措施/NN 。/.
NER: 英国/GPE 约翰逊/PERSON
Sentence：发言人说，约翰逊被转移到重症监护室前已安排英国外交大臣拉布代表他处理有关事务。
Tokenize：发言 人 说 ， 约翰逊 被 转移 到 重症 监护 室 前 已 安排 英国 外交 大臣 拉布 代表 他 处理 有关 事务 。
UPOS: 发言/VERB 人/PART 说/VERB ，/PUNCT 约翰逊/PROPN 被/VERB 转移/VERB 到/VERB 重症/NOUN 监护/VERB 室/PART 前/ADP 已/ADV 安排/VERB 英国/PROPN 外交/NOUN 大臣/NOUN 拉布/PROPN 代表/VERB 他/PRON 处理/VERB 有关/ADJ 事务/NOUN 。/PUNCT
XPOS: 发言/VV 人/SFN 说/VV ，/, 约翰逊/NNP 被/BB 转移/VV 到/VV 重症/NN 监护/VV 室/SFN 前/IN 已/RB 安排/VV 英国/NNP 外交/NN 大臣/NN 拉布/NNP 代表/VV 他/PRP 处理/VV 有关/JJ 事务/NN 。/.
NER: 约翰逊/PERSON 英国/GPE 拉布/PERSON

 

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    HttpClient中的超时设置包含两个部分： 1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间 2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间   在HttpClient 4.x中如下设置：   HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
  • 小鱼与波浪 dcj3sjt126com
    一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。　　小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。　　小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。”　　波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。”　　小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！”　　很快，小鱼
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    快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！ 今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示： Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
  • 枚举类型详细介绍及方法定义 gaomysion enumjavaee
    转发 http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm 枚举其实就是一种类型，跟int, char 这种差不多，就是定义变量时限制输入的，你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看，这两篇文章，《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》，供大家参考。 枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
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    Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
  • Expression Language 3.0新特性 jinnianshilongnian el 3.0
    Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了；目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括：如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好，对大多数新特性
  • 超越算法来看待个性化推荐 liyonghui160com 超越算法来看待个性化推荐
             一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。       就像任何
  • 写给Javascript初学者的小小建议 pda158 JavaScript
    　　一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 　　如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在 了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
  • Java 枚举 ShihLei javaenum枚举
    注：文章内容大量借鉴使用网上的资料，可惜没有记录参考地址，只能再传对作者说声抱歉并表示感谢！   一 基础 1）语法      枚举类型只能有私有构造器（这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例）      枚举实例必须最先定义 2）特性     &nb
  • Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制 uuhorse javaHotSpotGC垃圾回收VM
    官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html   Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning &
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