请注意，此答案适用于 NLTK v 3.0，而不适用于更新的版本。
当然，请在 Python 中尝试以下操作：
import os
from nltk.parse import stanford
os.environ['STANFORD_PARSER'] = '/path/to/standford/jars'
os.environ['STANFORD_MODELS'] = '/path/to/standford/jars'
parser = stanford.StanfordParser(model_path="/location/of/the/englishPCFG.ser.gz")
sentences = parser.raw_parse_sents(("Hello, My name is Melroy.", "What is your name?"))
print sentences
# GUI
for line in sentences:
for sentence in line:
sentence.draw()
Output:
[树('ROOT', [树('S', [树('INTJ', [树('呃', ['你好'])]),
树(',', [',']), 树('NP', [树('PRP$', ['我的']), 树('NN',
['名称']）]），树（'VP'，[树（'VBZ'，['是']），树（'ADJP'，[树（'JJ'，
['Melroy'])])]), Tree('.', ['.'])])]), Tree('ROOT', [Tree('SBARQ',
[树（'WHNP'，[树（'WP'，['什么']）]），树（'SQ'，[树（'VBZ'，
['是']), 树('NP', [树('PRP$', ['你的']), 树('NN', ['名称'])])]),
树（'。'， ['？']）]）]）]
Note 1:在此示例中，解析器和模型 jar 都位于同一文件夹中。
Note 2:
- stanford解析器的文件名为：stanford-parser.jar
- stanford模型的文件名是：stanford-parser-x.x.x-models.jar
Note 3:可以找到englishPCFG.ser.gz文件insidemodels.jar 文件（/edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz）。请使用存档管理器“解压缩”models.jar 文件。
Note 4:确保您使用的是 Java JRE（运行时环境）1.8也称为 Oracle JDK 8。否则您将得到：不支持的 Major.minor 版本 52.0。
安装
-
从以下位置下载 NLTK v3：https://github.com/nltk/nltk。并安装NLTK：
sudo python setup.py 安装
-
您可以使用 NLTK 下载器来使用 Python 获取斯坦福解析器：
import nltk
nltk.download()
试试我的例子吧！ （不要忘记更改 jar 路径并将模型路径更改为 ser.gz 位置）
OR:
下载并安装NLTK v3，与上面相同。
从 (当前版本文件名是 stanford-parser-full-2015-01-29.zip）：http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml#Download
提取 stanford-parser-full-20xx-xx-xx.zip。
-
创建一个新文件夹（在我的示例中为“jars”）。将提取的文件放入此 jar 文件夹中：stanford-parser-3.x.x-models.jar 和 stanford-parser.jar。
如上所示，您可以使用环境变量（STANFORD_PARSER 和 STANFORD_MODELS）指向此“jars”文件夹。我使用的是 Linux，所以如果您使用 Windows，请使用类似以下内容的内容：C://folder//jars。
使用存档管理器 (7zip) 打开 stanford-parser-3.x.x-models.jar。
浏览 jar 文件内部； edu/斯坦福/nlp/models/lexparser。再次提取名为“englishPCFG.ser.gz”的文件。请记住提取该 ser.gz 文件的位置。
创建StanfordParser实例时，您可以提供模型路径作为参数。这是模型的完整路径，在我们的示例中为 /location/of/englishPCFG.ser.gz。
试试我的例子吧！ （不要忘记更改 jar 路径并将模型路径更改为 ser.gz 位置）
