स्टैनफोर्ड कोर एनएलपी जावा आउटपुट

Question

मैं जावा और स्टैनफोर्ड एनएलपी टूलकिट के साथ एक नौसिखिया हूं और एक परियोजना के लिए उनका उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। विशेष रूप से, मैं एक टेक्स्ट (नेटबीन्स के साथ और कमांड लाइन के साथ) को एनोटेट करने के लिए स्टैनफोर्ड कोरनलप टूलकिट का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं और मैंने http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml#Usage (स्टैनफोर्ड कोरएनएलपी एपीआई का उपयोग करके) पर दिए गए कोड का उपयोग करने का प्रयास किया .. सवाल यह है: क्या कोई मुझे बता सकता है कि कैसे मैं एक फाइल में आउटपुट प्राप्त कर सकता हूं ताकि मैं इसे आगे संसाधित कर सकूं?

मैंने सामग्री देखने के लिए ग्राफ़ और कंसोल को वाक्य प्रिंट करने का प्रयास किया है। यह काम करता है। असल में मुझे जो चाहिए वह एनोटेटेड दस्तावेज़ को वापस करना है, ताकि मैं इसे अपने मुख्य वर्ग से कॉल कर सकूं और एक टेक्स्ट फ़ाइल आउटपुट कर सकूं (यदि यह संभव है)। मैं स्टैनफोर्ड कोरनलप के एपीआई में देखने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे वास्तव में पता नहीं है कि इस तरह की जानकारी वापस करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है, अनुभव की कमी के कारण।

यहाँ कोड है:

Properties props = new Properties(); 
    props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, dcoref"); 
    StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); 

    // read some text in the text variable 
    String text = "the quick fox jumps over the lazy dog"; 

    // create an empty Annotation just with the given text 
    Annotation document = new Annotation(text); 

    // run all Annotators on this text 
    pipeline.annotate(document); 

    // these are all the sentences in this document 
    // a CoreMap is essentially a Map that uses class objects as keys and has values with custom types 
    List<CoreMap> sentences = document.get(SentencesAnnotation.class); 

    for(CoreMap sentence: sentences) { 
     // traversing the words in the current sentence 
     // a CoreLabel is a CoreMap with additional token-specific methods 
     for (CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class)) { 
     // this is the text of the token 
     String word = token.get(TextAnnotation.class); 
     // this is the POS tag of the token 
     String pos = token.get(PartOfSpeechAnnotation.class); 
     // this is the NER label of the token 
     String ne = token.get(NamedEntityTagAnnotation.class);  
     } 

     // this is the parse tree of the current sentence 
     Tree tree = sentence.get(TreeAnnotation.class); 

     // this is the Stanford dependency graph of the current sentence 
     SemanticGraph dependencies = sentence.get(CollapsedCCProcessedDependenciesAnnotation.class); 
    } 

    // This is the coreference link graph 
    // Each chain stores a set of mentions that link to each other, 
    // along with a method for getting the most representative mention 
    // Both sentence and token offsets start at 1! 
    Map<Integer, CorefChain> graph = 
     document.get(CorefChainAnnotation.class); 

Answer 1

एक बार जब आप किसी एक या प्राकृतिक भाषा के सभी अपने कोड उदाहरण में दिखाया गया विश्लेषण किया है, तुम सब करने की जरूरत है सामान्य जावा फैशन में एक फाइल करने के लिए उन्हें भेज रहा है, उदाहरण के लिए, टेक्स्ट प्रारूप आउटपुट के लिए फ़ाइलवाइटर के साथ।

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); 
    } 
    } 

}