1. 写在前面
《NLP汉语自然语言处理原理与实践》（郑捷著）是一本专业研究自然语言处理的书籍，本文作者在阅读这本书，调试其中的程序代码时，发现由于版本升级，导致其中的某些程序无法执行。本文针对书中第24页“安装StanfordNLP并编写Python接口类”部分的程序，列出在版本升级后出现的问题，以及相应的解决方案。本文也可以单独作为学习StanfordNLP工具包的学习文档。
2. 开发环境：
l Linux Ubuntu 1804（64位）
l Java 1.8.0
l Python 3.6.5
l Stanford coreNLP 3.9.2
l Stanford postagger 3.9.2
StanfordNLP压缩包下载地址：https://nlp.stanford.edu/software/
3. StanfordNLP的接口类（调试通过）：
Stanford.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import os
class StanfordCoreNLP(): # 所有StanfordNLP的父类
def __init__(self, jarpath):
self.root = jarpath
self.tempsrcpath = "tempsrc" # 输入临时文件路径
#self.jarlist = ["ejml-0.23.jar","javax.json.jar","jollyday.jar","joda-time.jar","protobuf.jar","slf4j-api.jar","slf4j-simple.jar","stanford-corenlp-3.9.2.jar","xom.jar"] 书上给的这些jar文件，都不需要，只需要下面的一个“stanfor-postagger.jar”。
self.jarlist = ["stanford-postagger.jar"]
self.jarpath = ""
self.buildjars()
#java -mx300m -cp "/home/test/opt/stanford/stanford-postagger-full-2018-10-16/stanford-postagger.jar" edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger -model "/home/test/opt/stanford/stanford-corenlp-full-2018-10-05/models/edu/stanford/nlp/models/pos-tagger/chinese-distsim/chinese-distsim.tagger" -textFile postest.txt > result.txt
def buildjars(self): # 根据root路径构建所有的jar包路径
for jar in self.jarlist:
self.jarpath += self.root + jar + ":"
def savefile(self,path,sent): # 创建临时文件存储路径
fp = open(path, "wb")
fp.write(sent.encode('utf-8'))
fp.close()
def delfile(self,path): # 删除临时文件
os.remove(path)
class StanfordPOSTagger(StanfordCoreNLP): # 词性标注子类
def __init__(self,jarpath,modelpath):
StanfordCoreNLP.__init__(self,jarpath)
self.modelpath = modelpath # 模型文件路径
self.classifier = "edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger"
self.delimiter = "/" # 标注分隔符
self.__buildcmd()
def __buildcmd(self): # 构建命令行
self.cmdline = 'java -mx1g -cp "'+self.jarpath + '" ' + self.classifier + ' -model "' + self.modelpath + '"'
#print("self.cmdline is : " + self.cmdline)
def tag(self,sent): # 标注句子
self.savefile(self.tempsrcpath,sent)
tagtxt = os.popen(self.cmdline + " -textFile " + self.tempsrcpath, 'r').read() # 结果输出到变量中
self.delfile(self.tempsrcpath)
return tagtxt
def tagfile(self,inputpath,outpath): # 标注文件
os.system(self.cmdline + ' -textFile ' + inputpath + ' > ' + outpath)
说明：
（1）、StanfordNLP存放路径：/home/test/opt/stanford/。
（2）、书中所给的Jar包都不需要，只需要更换成一个Jar包：stanford-postagger.jar。
（3）、程序的本质是执行Java命令，读者可以先用Java命令进行测试，Java测试成功的语句放在注释中，方便使用。从这个语句中，我们可以看得出来，词性标注所用的文件是stanford-postagger.jar，模型文件是chinese-distsim.tagger，它们存放在不同的路径下。Java测试的命令也需要在“/home/test/opt/stanford/stanford-postagger-full-2018-10-16/”路径下执行。
（4）、Java测试时所用的输入文件postest.txt，其中写入要进行词性标注的内容，标注结果放在输出文件result.txt中，只需要创建一个空的输出文件即可，这两个文件都要放在stanford-postagger.jar所在路径中。
（4）、构建jar包路径时，不能使用冒号“：”，要用分号“；”。
（5）、Python3.6.5中，不能直接使用fp.write(sent），要改成fp.write(sent.encode('utf-8'))。
4. 测试程序（调试通过）：
stanford_test.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import os
from stanford import StanfordPOSTagger
root = '/home/test/opt/stanford/stanford-postagger-full-2018-10-16/'
modelpath = "/home/test/opt/stanford/stanford-corenlp-full-2018-10-05/models/edu/stanford/nlp/models/pos-tagger/chinese-distsim/chinese-distsim.tagger"
st = StanfordPOSTagger(root,modelpath)
seg_sent = '在 包含 问题 的 所有 解 的 解空间 树 中 ，按照 深度优先 搜索 的 策略 ，从 根节点 出发 深度 搜索 解空间 树 。'
taglist = st.tag(seg_sent)
print(taglist)
说明：
stanford.py和stanford_test.py都要存放在/home/test/opt/stanford/stanford-postagger-full-2018-10-16/中。
5. 程序运行结果：
