Gradle + springboot +stanfordNPL 实现分词以及词形还原

项目环境  WIN10，JDK8 ,IDEA

获取相关JAR。可以从 https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ 下载。

        slf4j-api.jar
        slf4j-simple.jar
        stanford-corenlp-3.6.0.jar
        stanford-corenlp-3.6.0-javadoc.jar
        stanford-corenlp-3.6.0-models.jar
        stanford-corenlp-3.6.0-sources.jar
        xom.jar

因JAR包过大，且需要从国外下载，因此在项目中引入NPL的JAR包。

 

package com.zhan.service.toefl;


import com.alibaba.fastjson.JSON;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.LemmaAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.SentencesAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.TextAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.TokensAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;


/**
 * 对自然语言进行处理
 * 
分词（tokenize）、分句（ssplit）、词性标注（pos）、词形还原（lemma,中文没有）、
 * 命名实体识别（ner）、语法解析（parse）、情感分析（sentiment）、指代消解（coreference resolution）等。
 * @author bean.zhang
 * @date 2018/7/30
 */
@Slf4j
@Service
public class NplService {


	/**
	 * 对句子进行分词、词形还原
	 */
	public void precess(String paragraph){

		//创建props，依次对段落进行处理
		Properties props = new Properties();
		props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma");
		StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

		//对段落进行分词和词形还原
		//paragraph = "The Origins of Theater";
		Annotation document = new Annotation(paragraph);
		pipeline.annotate(document);

		//处理之后的结果
		List sentences = document.get(SentencesAnnotation.class);

		Map map = new HashMap<>();

		for (CoreMap sentence: sentences) {
			for (CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class)) {

				String word = token.get(TextAnnotation.class);            // 获取分词
				//String pos = token.get(PartOfSpeechAnnotation.class);     // 获取词性标注
				//String ne = token.get(NamedEntityTagAnnotation.class);    // 获取命名实体识别结果
				String lemma = token.get(LemmaAnnotation.class);          // 获取词形还原结果

				map.put(word,lemma);
			}
		}
		log.info(" MAP = {}", JSON.toJSONString(map));
	}

}

以下是运行的结果