深入学习自然语言处理核心技术——NLP案例分析

随着 AI 技术的快速发展，自然语言处理（NLP）技术也越来越受到人们的关注。它广泛应用于搜索引擎、虚拟助手、智能翻译等领域，并且在各行各业都具备很大的应用前景。如果你是一名程序员或对 NLP 技术感兴趣的读者，那么本文将为你介绍 NLP 的核心技术，并通过一个案例分析来深入学习和理解。

Stanford CoreNLP提供了一系列自然语言分析工具。它能够给出基本的词形，词性，不管是公司名还是人名等，格式化的日期，时间，量词，并且能够标记句子的结构，语法形式和字词依赖，指明那些名字指向同样的实体，指明情绪，提取发言中的开放关系等。

很多自然语言处理的任务都需要stanfordcorenlp将进行文本处理。在Linux环境下安装stanfordcorenlp也比较简单。

首先需要安装Java运行环境，以Ubuntu 12.04为例，安装Java运行环境仅需要两步：

sudo apt-get install default-jre
sudo apt-get install default-jdk12

然后下载Stanford coreNLP 包：

wget http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2018-02-27.zip
unzip stanford-corenlp-full-2018-02-27.zip
cd stanford-corenlp-full-2018-02-27/12345

也可以去stanford corenlp的官网上去下载安装包，windows跟linux下都是一样的。

配置环境变量：
我们需要Stanford corenlp来把数据分词。
把下列这行代码加到你的.bashrc里面(vim .bashrc)

export CLASSPATH=/path/to/stanford-corenlp-full-2018-02-27/stanford-corenlp-3.9.1.jar1

把/path/to/替换为你保存stanford-corenlp-full-2016-10-31的地方的路径
安装：

sudo pip3 install stanfordcorenlp1

这里如果你使用python2，就需要

sudo pip2 install stanfordcorenlp1

处理中文还需要下载中文的模型jar文件，然后放到stanford-corenlp-full-2018-02-27根目录下即可

wget http://nlp.stanford.edu/software/stanford-chinese-corenlp-2018-02-27-models.jar1

如何检查自己是否装好了stanfordcorenlp
进入python2或者python3

python2
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP123

能成功导入不报错，就是安装成功了。
最后检查是否能正常使用：
运行下列代码：

echo "Please tokenize this text." | java edu.stanford.nlp.process.PTBTokenizer1

你会看到下列输出：

Please
tokenize
this
text
.
PTBTokenizer tokenized 5 tokens at 68.97 tokens per second.123456

通过本文的分析，我们可以看到 NLP 技术的强大和广泛应用。而随着 NLP 技术的不断发展和完善，它将在更多的领域中发挥作用。如果你想要深入学习 NLP 技术，那么我们建议你从基础开始学起并不断实践和总结。NLP 技术的未来是非常光明的，相信只要我们勤奋努力，就能够在这个领域中有所成就。

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