java - tutorial - stanford parser output format

スタンフォードコアnlp java出力 (1)

コード例に示されている自然言語解析の一部またはすべてを取得したら、通常のJava形式でファイルに送信するだけです（たとえば、テキスト形式出力用のFileWriterを使用して）。具体的には、ファイルに送信される出力を示す簡単な完全な例です（適切なコマンドライン引数を指定した場合）。

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);
    }
  }

}

私は、JavaとスタンフォードのNLPツールキットを使った初心者で、プロジェクトにそれらを使用しようとしています。具体的には、Stanford Corenlpツールキットを使用して、テキストに注釈を付けることを試みています（コマンドラインではなくNetbeansで）。http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml#Usageで提供されているコードを使用しようとしましたStanford CoreNLP APIを使用して）質問です。どのようにファイルを出力して処理できるのか誰にでも教えてください。

私はグラフと文章をコンソールに印刷しようとしましたが、内容を見るだけでした。それは動作します。基本的には、注釈付きのドキュメントを返す必要があるので、メインクラスから呼び出してテキストファイルを出力することができます（可能な場合）。私はstanford corenlpのAPIを調べようとしていますが、私の経験が不足しているため、この種の情報を返すための最良の方法は本当にわかりません。

ここにコードです：

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);