用于与senna和stanford-parser.jar接口进行依赖性分析
pntl的Python项目详细描述
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practnlptools lite
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>构建状态；-点击本次构建
` practnlptools是这个存储库的测试基地，所以不要担心。
人类实用的自然语言处理工具。
practnlptools是一个pythonic库，而不是"senna"和stanford的依赖提取器。
| pypi status image：：https://img.shields.io/pypi/v/practnlptools lite.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/pntl
…|特拉维斯状态图像：：https://img.shields.io/travis/jawahar273/practnlptools lite.svg
：目标：https://travis ci.org/jawahar273/practnlptools lite
……|文档状态图像：：https://readthedocs.org/projects/pntl/badge/？version=latest
：目标：https://pntl.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新
：alt：文档状态
…| dep status image：：https://pyup.io/repos/github/jawahar273/practnlptools lite/shield.svg
：目标：https://pyup.io/repos/github/jawahar273/practnlptools lite/
：alt:updates
。|阻止程序状态图像：：https://pyup.io/repos/github/jawahar273/practnlptools lite/python-3-shield.svg
：目标：https://pyup.io/repos/github/jawahar273/practnlptools lite/
：alt:python 3
。| WERCKER STATUS图像：：https://app.wercker.com/status/758b4fa0e3bb9066d118385ee4aac1f/s/master
：目标：https://app.wercker.com/project/bykey/758b4fa0e3bb9066d118385ee4aac1f
+——+————————————————————————————————————————————————————————————+=================+===============================================--+=========================================================================================================================================================是的OC状态
+——+——+————+
依赖关系DEP状态
+——+————+————+——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————+
*文档：https://pntl.readthedocs.io
quickstart
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Downlarding Stanford Parser Jar
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
自动从Github下载Stanford Parser并将其放在安装方向内。
。.code：：bash
运行预定义示例语句
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
运行批处理的现有示例（其中有多个示例列表）。
代码：：bash
pntl-se home/user/senna-b true
为一个句子运行预定义示例。
……代码：：bash
pntl-se home/user/senna
代码：：bash
/>-依赖关系分析。
-浅分块。
-跳过gram（以防万一）。
-如果系统中安装了senna路径。
-Stanford Parser和DepPaser文件进入安装方向。
以后的工作g os environment
-定制斯坦福解析器的输入格式，而不是树格式
快："senna"写的是c，所以很快。我们只使用stanford parser的依赖抽取器组件，它从senna中接受语法分析并应用依赖抽取。因此，不需要为stanford
parser加载解析模型，这需要时间。使用方便。
支持的平台-Windows、Linux和Mac
。如果安装路径[pntl]中存在stanford解析jar，则自动查找该jar。
…注意：
senna pipeline有一个固定的最大句子大小，它可以读取。默认为1024个标记/句子。如果有更大的
语句，则应考虑更改senna\u main.c中的最大语句大小值，并重新生成系统特定的二进制文件。否则，这可能会引入不匹配错误。安装时需要安装：带有内存的计算机，Java运行时环境（最好是1.7，最好是1.6，但没有测试）。运行：
：：
sudo python setup.py install
windows:
```````````
以管理员身份运行此命令：
：：
python setup.py install
bench mark comparison
==把"testsrl.py"放在
这个"链接"上，把"tools.py"放在"pntl"上。_链接：https://github.com/jawahar273/srltagger
+——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————/>+——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————R/>sys 0m0.228s sys 0m0.524s
+————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————|
+————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————-+
…注：：
根据系统的工作情况，此基准点可能有所不同，这里的结果与我的系统ubtu 4gb ram
和i3过程中的结果完全相同。如果我找到了另一个好的基准技术，我将
改为它。_ practnlptools:https://github.com/jawahar273/practnlptools lite
。_番泻叶：http://ronan.collobert.com/senna/
…_ properbranch:https://github.com/jawahar273/practnlptools lite/tree/pyup-update-pytest-3.2.2-to-3.2.3
。_ devbranch:https://github.com/jawahar273/practnlptools lite/tree/dev
…|作者图片：https://img.shields.io/badge/author jawahar blue.svg
…| python-version-3图像：：https://img.shields.io/badge/py-version python--3.5-green.svg
…|构建状态图像：：https://travis-ci.org/jawahar273/practnlptools.svg？branch=master
：目标：https://travis ci.org/jawahar273/practnlptools
…| FOSA状态图像：：https://app.fossa.io/api/projects/git%2Bhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjawahar273%2Fpractnlptools-lite.svg？type=small
：目标：https://app.fossa.io/projects/git%2bhttps%3a%2f%2fgithub.com%2fjawahar273%2fpractnlptools lite？ref=徽章小
…功能
…——————————————————————————————————————————————————————————*TOdo
credits
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此包是用CookieCut创建的以及"audreyr/cookiecutter pypackage"项目模板。_ Cookiecutter:https://github.com/audreyr/Cookiecutter
。_` audreyr/cookiecutter pypackage`:https://github.com/audreyr/cookiecutter pypackage
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历史
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<0.2.3-beta
--
*PYPI版本的正确版本。
<0.2.0 4-alpha
----
*标记"PNTL"的标准工具。
0.1.1（2017-09-17）
----
*计划在PYPI上发布。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
