python xrenner json-nlp包
xrennerjsonnlp的Python项目详细描述
xrenner到json-nlp
（c）2019年，Damir Cavar，Oren Baldinger，Maanvitha Gongalla，Anurag Kumar，Murali Kammili，Boli Fang
由NLP-Lab.org带给你的！
简介
Xrenner包装JSON-NLP。Xrenner专门研究互指和回指消解，以更高的注释方式 不仅仅是一个互指链。
必需的依赖项分析
xrenner需要CoNLL-U格式的Dependency Parse。 这可以来自CoreNLP，或者另一个以[connl-u]格式提供通用依赖项的解析器。 要做到这一点，有两种方法：
corenlp服务器
XrennerPipeline类将处理细节，但是它需要一个可用的CoreNLP服务器。
最简单的创建方法是使用Docker：
docker pull nlpbox/corenlp
docker run -p 9000:9000 -ti nlpbox/corenlp
要对此进行测试，请打开一个新选项卡，
wget -q --post-data "Although they didn't like it, they accepted the offer." 'localhost:9000/?properties={"annotators":"depparse","outputFormat":"conll"}' -O /dev/stdout
然后需要在项目的根目录中创建一个.env文件，按照sample_env中的示例操作。
与上面的Docker命令对应的默认条目是：
CORENLP_SERVER=http://localhost:9000
提供您自己的conll-u
使用XrennerPipeline.process_conll函数，将conll数据作为字符串通过
参数conll。
您可能会发现pyjsonnlp.conversion.to_conllu函数有助于转换JSON-NLP，
可能是从spaCy，到CoNLL-U。
微服务
JSON-NLP存储库提供了一个microservice类，带有一个预构建的Flask实现。要运行它，请执行：
python xrennerjsonnlp/server.py
由于server.py扩展了Flask应用程序，wsgi文件将包含：
from xrennerjsonnlp.server import app as application
文本通过GET或POST参数提供给微服务。如果您将url作为参数传递，那么microservice将删除该url并处理网站的文本。
下面是一个示例GET调用：
http://localhost:5000?text=John went to the store. He bought some milk.
上面提到的process_conll端点在/process_conll上可用。
乌里。不是传递text，而是传递conll。手术后要比手术后
在这种情况下。
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