（十）将PositionRank模型运行到给定数据集上（二）

2021SC@SDUSC

难点二：中文文本处理

任务分解

在positionrank中对于输入text的处理主要包括分句、分词、词干还原、词性标注，在迁移到中文中时，需要去除词干还原模块同时将其他模块的使用迁移到中文。

关于nltk

在源码分析时注意到nltk的很多方法都开源指定语言，然而在指定语言为chinese后发现提示找不到相关文件。

阅读源码发现，nltk会将language参数生成文件路径名，然后在nltk_data中寻找该文件，然而nltk_data中并没有chinese.pickle。

在网络上寻找中文相关的语料库，**只发现了针对繁体中文进行处理的sinica_treebank。**于是问题进一步拓展，需要修改doc_candidate中的相关代码，使其可以针对中文进行处理。首先想到的是使用jieba库。

尝试使用jieba库进行中文处理

示例代码

import jieba.posseg
text = '我是一个粉刷匠，粉刷本领强。'
pr = jieba.posseg.lcut(text)
for word ,f in pr:
    print("{}……词性：{}".format(word,f))

结果：

其中的中文词性标记和position中使用的POS_Tag（POS Tagging 标签类型查询表（Penn Treebank Project） - creatures-of-habit - 博客园 (cnblogs.com)）**并不一致，**当然可以采取映射的方式进行处理，但是考虑到二者类与类之间的细微差别，为了防止对结果造成影响，我倾向使用具有相同标签的nlp库。

使用StanfordNLP

简介

StanfordCoreNLP提供了一系列用于自然语言的技术工具，可以用于中文。它可以给出不管是公司名还是人名亦或标准化日期、时间和数量等单词的基本形式，词性等。如下图所示它还可以根据短语和句法依存关系标记句子结构，指明哪些名词短语表示相同的实体，指明情感，提取实体及之间的特定或开放类关系，获取名人名言等等。

安装

1.pip install stanfordnlp

2.pip install stanfordcorenlp

3.下载https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/的CoreNLP以及模型jar包，这里下载了英文和中文模型jar包。

4.将jar包放到解压缩后的coreNLP的文件夹。

完成上述操作运行代，出现如下错误

提示未找到相应的jar包。
对代码进行debug，报错位置如下：

            # Check if the language specific model file exists
            switcher = {
                'en': 'stanford-corenlp-[0-9].[0-9].[0-9]-models.jar',
                'zh': 'stanford-chinese-corenlp-[0-9][0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9]-[0-9][0-9]-models.jar',
                'ar': 'stanford-arabic-corenlp-[0-9][0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9]-[0-9][0-9]-models.jar',
                'fr': 'stanford-french-corenlp-[0-9][0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9]-[0-9][0-9]-models.jar',
                'de': 'stanford-german-corenlp-[0-9][0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9]-[0-9][0-9]-models.jar',
                'es': 'stanford-spanish-corenlp-[0-9][0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9]-[0-9][0-9]-models.jar'
            }
            jars = {
                'en': 'stanford-corenlp-x.x.x-models.jar',
                'zh': 'stanford-chinese-corenlp-yyyy-MM-dd-models.jar',
                'ar': 'stanford-arabic-corenlp-yyyy-MM-dd-models.jar',
                'fr': 'stanford-french-corenlp-yyyy-MM-dd-models.jar',
                'de': 'stanford-german-corenlp-yyyy-MM-dd-models.jar',
                'es': 'stanford-spanish-corenlp-yyyy-MM-dd-models.jar'
            }
            if len(glob.glob(directory + switcher.get(self.lang))) <= 0:
                raise IOError(jars.get(
                    self.lang) + ' not exists. You should download and place it in the ' + directory + ' first.')

glob方法返回值小于长度等于0，引起该错误。于是我查找了glob方法的相关内容，glob.glob()返回与参数匹配的列表，列表内容是文件相应路径名。因此可以看出，glob方法没有检索到符合条件的文件。

再次回到代码，可以看到匹配的路径未为“‘zh’: ‘stanford-chinese-corenlp-[0-9][0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9]-[0-9][0-9]-models.jar’,”

然而下载的jar包名称为：

显然二者无法匹配，将该jar包重命名为：

再次运行，错误消失。关于这个错误，我花费了大量时间，因为所有操作都按照stanford官方文档操作，没有考虑过代码中对于jar包文件名的检索会和官网下载的jar包不一致（有点无语）。

测试

使用如下语句进行测试，再次出现错误。

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

nlp = StanfordCoreNLP(r'E:\stanford-corenlp-latest\stanford-corenlp-4.3.2', lang='en')
text = 'I am a srudent'
print(nlp.word_tokenize(text))

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\26864\.conda\envs\Position_Rank\lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode
    raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

定位错误：

    def _request(self, annotators=None, data=None, *args, **kwargs):
        if sys.version_info.major >= 3:
            data = data.encode('utf-8')

        properties = {'annotators': annotators, 'outputFormat': 'json'}
        params = {'properties': str(properties), 'pipelineLanguage': self.lang}
        if 'pattern' in kwargs:
            params = {"pattern": kwargs['pattern'], 'properties': str(properties), 'pipelineLanguage': self.lang}

        logging.info(params)
        r = requests.post(self.url, params=params, data=data, headers={'Connection': 'close'})
        r_dict = json.loads(r.text)

r.text内容为空，检查post的结果，提示错误码为500。http请求返回500状态码，整体原因是：服务器内部错误。

也就意味着构建内部服务器出现问题，初始化服务器发生在

nlp = StanfordCoreNLP(r’E:\stanford-corenlp-latest\stanford-corenlp-4.3.2’, lang=‘en’)

然而在pycharm终端中无法看到进程的细节，于是在cmd中打开服务器：

java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000

通过网页访问，运行正常：

再次回到pycharm中直接连接已经启动的服务端口。

nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost', port=9000)

运行正常：

因此可以明确，问题出现在通过python构造的端口启动语句中：nlp = StanfordCoreNLP(r’E:\stanford-corenlp-latest\stanford-corenlp-4.3.2’, lang=‘en’)。

再次测试针对中文的启动，首先在pycharm中运行，不出意外再次报错。随后按照上诉步骤在cmd中启动,

java -Xmx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -serverProperties StanfordCoreNLP-chinese.properties -port 9000 -timeout 15000

打开‘localhost:9000’，运行正常。

问题小结：英文在浏览器直接访问和pycharm中调用相关库都可以正常运行。中文浏览器可以正常访问，但在Pycharm中调用库访问无效。

在服务器中定位错误信息如下：

由于没有服务器部分的源码，我使用Java Decompiler对jar包中的部分.class文件进行了反编译。首先对最直接引起异常的POSTaggerAnnotator.class反编译。定位到如下代码：

public void annotate(Annotation annotation) {
    if (annotation.containsKey(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) {
      if (this.nThreads == 1) {
        for (CoreMap sentence : annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class))
          doOneSentence(sentence); 
      } else {
        MulticoreWrapper<CoreMap, CoreMap> wrapper = new MulticoreWrapper(this.nThreads, new POSTaggerProcessor());
        for (CoreMap sentence : annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) {
          wrapper.put(sentence);
          while (wrapper.peek())
            wrapper.poll(); 
        } 
        wrapper.join();
        while (wrapper.peek())
          wrapper.poll(); 
      } 
    } else {
      throw new RuntimeException("unable to find words/tokens in: " + annotation);
    } 
  }

出现问题的是关于annotation（继承自CoreMap）中值的判断。对该部分代码溯源，定位到StanfordNLPServer.class对其反编译，发现出现问题的代码如下：

        if (!StanfordCoreNLPServer.this.quiet)
          Redwood.Util.log(new Object[] { "[" + httpExchange.getRemoteAddress() + "] API call w/annotators " + props.getProperty("annotators", "") }); 
        ann = StanfordCoreNLPServer.this.getDocument(props, httpExchange);
        of = StanfordCoreNLP.OutputFormat.valueOf(props.getProperty("outputFormat", "json").toUpperCase(Locale.ROOT));
        String text = ((String)ann.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class)).replace('\n', ' ');
        if (!StanfordCoreNLPServer.this.quiet)
          System.out.println(text); 
        if (StanfordCoreNLPServer.maxCharLength > 0 && text.length() > StanfordCoreNLPServer.maxCharLength) {
          StanfordCoreNLPServer.respondBadInput("Request is too long to be handled by server: " + text.length() + " characters. Max length is " + StanfordCoreNLPServer.maxCharLength + " characters.", httpExchange);
          return;
        } 
      } catch (Exception e) {
        Redwood.Util.warn(new Object[] { e });
        StanfordCoreNLPServer.respondError("Could not handle incoming annotation", httpExchange);
        return;
      } 
      Future<Annotation> completedAnnotationFuture = null;
      try {
        StanfordCoreNLP pipeline = StanfordCoreNLPServer.this.mkStanfordCoreNLP(props);
        completedAnnotationFuture = StanfordCoreNLPServer.this.corenlpExecutor.submit(() -> {
              pipeline.annotate(ann);
              return ann;
            });

倒数第二行’pipeline.annotate(ann);‘引起该错误。然而在一系列的处理中并未涉及对于annotation中key的修改，因此annotation值的变化只能出现在对annotation的构造中。同时注意到StanfordNLPServer中有针对不同情况的handle方法，猜测在不同handle中对于annotation初始化了不同的key。之所以出现问题，是因为初始化的key和在进行处理时的key检验出现冲突，也就意味着对于某个annotation调用了错误的handle方法（通过构造不同的HttpContext和相应HttpHandler绑定实现）。

再次回到客户端的请求方法，针对不同的处理类型在客户端使用annotators字典区分，例如为了实现分词：‘annotators’: [‘ssplit,tokenize’]。然而在StanfordNLPServer中handle方法对于key值的检验遵循规定的顺序（事先构造了词典），

  private static Map<String, BiFunction<Properties, AnnotatorImplementations, Annotator>> getNamedAnnotators() {
    Map<String, BiFunction<Properties, AnnotatorImplementations, Annotator>> pool = new HashMap<>();
    pool.put("cdc_tokenize", (props, impl) -> impl.cdcTokenizer(props));
    pool.put("cleanxml", (props, impl) -> impl.cleanXML(props));
    pool.put("ssplit", (props, impl) -> impl.wordToSentences(props));
    pool.put("tokenize", (props, impl) -> impl.tokenizer(props));
    pool.put("mwt", (props, impl) -> impl.multiWordToken(props));
    pool.put("docdate", (props, impl) -> impl.docDate(props));
    pool.put("pos", (props, impl) -> impl.posTagger(props));
    pool.put("lemma", (props, impl) -> impl.morpha(props, false));
    pool.put("ner", (props, impl) -> impl.ner(props));
    pool.put("tokensregex", (props, impl) -> impl.tokensregex(props, "tokensregex"));
    pool.put("regexner", (props, impl) -> impl.tokensRegexNER(props, "regexner"));
    pool.put("entitymentions", (props, impl) -> impl.entityMentions(props, "entitymentions"));
    pool.put("gender", (props, impl) -> impl.gender(props, "gender"));
    pool.put("truecase", (props, impl) -> impl.trueCase(props));
    pool.put("parse", (props, impl) -> impl.parse(props));
    pool.put("coref.mention", (props, impl) -> impl.corefMention(props));
    pool.put("dcoref", (props, impl) -> impl.dcoref(props));
    pool.put("coref", (props, impl) -> impl.coref(props));
    pool.put("relation", (props, impl) -> impl.relations(props));
    pool.put("sentiment", (props, impl) -> impl.sentiment(props, "sentiment"));
    pool.put("cdc", (props, impl) -> impl.columnData(props));
    pool.put("depparse", (props, impl) -> impl.dependencies(props));
    pool.put("natlog", (props, impl) -> impl.natlog(props));
    pool.put("openie", (props, impl) -> impl.openie(props));
    pool.put("quote", (props, impl) -> impl.quote(props));
    pool.put("quote.attribution", (props, impl) -> impl.quoteattribution(props));
    pool.put("udfeats", (props, impl) -> impl.udfeats(props));
    pool.put("entitylink", (props, impl) -> impl.link(props));
    pool.put("kbp", (props, impl) -> impl.kbp(props));
    return pool;
  }

然而进行检验时将Map中的key转为有序数组，当annotators中标识的顺序和数组中关于标识符的顺序不一致时也会引起异常。

尝试将’annotators’: [‘ssplit,tokenize’]替换为’annotators’: [‘tokenize,ssplit’],错误消失。

（以后少用最新版的依赖库，可能存在bug并且网上缺少解决方案。这个很小的问题我从早上十点一直搞到晚上十点才解决。）

小结

至此我已经克服了该问题的两个主要难点。下一步将对源码中的nltk进行替换，从而实现在给定数据集上运行PositionRank的目的。