除了 Keras 和 Spacy，我可以使用 Stanford Core NLP 进行深度学习吗？答案

【问题标题】：Apart from Keras and Spacy, can I use Stanford Core NLP for Deep Learning?除了 Keras 和 Spacy，我可以使用 Stanford Core NLP 进行深度学习吗？
【发布时间】：2019-07-10 08:23:05
【问题描述】：

我正在尝试使用深度学习 (RNN) 对 Twitter 数据执行情感分析。我知道还有其他各种深度学习库，例如 TF、keras、gensim 等，但我想知道是否可以使用 CoreNLP 库执行深度学习。

https://github.com/charlescc9/deep-learning-sentiment-analysis

上面这个人尝试比较深度学习的gensim、tensorflow和core nlp。但是几乎没有任何文档，我无法理解如何运行文件（或）所需的依赖项。请帮帮我。

【问题讨论】：

标签： deep-learning nlp stanford-nlp lstm

【解决方案1】：

我之前也因为同样的原因使用过RNN，我就是这样做的：

准备工作

下载 coreNLP 包。您可以通过here 进行操作。
通过运行pip install pycorenlp 安装pycorenlp wrapper。
如果没有安装Java>=1.8，请安装它。

用法

现在，让我们看看如何使用它：

将下载的 zip 文件解压到项目目录中
打开终端并运行以下命令： java -mx5g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -timeout 10000
现在，服务器默认运行在localhost:9000。现在，您可以编写程序了。

这是一个简单的例子：

>>> from pycorenlp import StanfordCoreNLP
>>>
>>> sentence = "NLP is great"
>>> nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
>>> res = nlp.annotate(sentence, properties={ 'annotators': 'sentiment',
...                                           'outputFormat': 'json',
...                                           'timeout': 10000,})
>>> #you can get the class by:
>>> klass = res["sentences"][0]["sentimentValue"]

【讨论】：

CoreNLP (server) 计算的情感，是基于RNN的吗？
我相信是这样，请参阅我们传递给nlp.annotate 方法的properties 字典。在properties 中，我们传递了'annotators': 'sentiment'，这是实现Socher 的RNN 的SentimentAnnotator 类。请参阅文档here。
是的，这就是 RNN 的实现。该文档提供了一种使用此命令“java -mx8g edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentTraining -numHid 25 -trainPath train.txt -devPath dev.txt -train -model model.ser.gz”来训练模型的方法。有没有办法可以使用我的 twitter 数据集来训练这个模型？
将-trainPath设置为训练目录。它将从该目录加载所有文件并对其进行训练。开发数据使用devPath
什么是开发数据？也感谢您回答我上面的所有问题。还在学习！