Python 如何在Google Colab上运行Stanford CoreNLP进行柠檬化？

有一个类似的问题提出，但谷歌colab改变了很多，从那时起，我想知道如何使用斯坦福CoreNLP谷歌colab，特别是柠檬化

预期答复：

导入模块 用一个示例代码进行lemmatize 使用代码：

!pip安装斯坦福德NLP 进口斯坦福德NLP 斯坦福德NLP.下载 nlp=stanfordnlp.Pipelineprocessors='tokenize，mwt，pos，引理' 巴拉克·奥巴马出生在夏威夷。 print*[f'word:{word.text+}\t语法：{word.lemma}对于sent-in-doc.words中的单词，sep='\n' %结核病 ------ 加载：标记化 具有以下设置： {'model_path'：'/root/stanfordnlp_resources/en_ewt_models/en_ewt_tokenizer.pt'，'lang'，'en'，'shorthand'，'en_ewt'，'mode'，'predict'} 无法从/root/stanfordnlp_resources/en_ewt_models/en_ewt_tokenizer.pt加载模型 发生异常，请使用%tb查看完整回溯。 系统出口：1 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2890:UserWarning:要退出：使用“退出”、“退出”或Ctrl-D。 警告退出：使用“退出”、“退出”或Ctrl-D，stacklevel=1

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任何改进问题的建议都将被考虑

也许最好使用新的斯坦福NLP而不是旧的CoreNLP

!pip安装斯坦福德NLP 进口斯坦福德NLP 斯坦福德NLP.下载 nlp=stanfordnlp.Pipelineprocessors='tokenize，mwt，pos，引理' 巴拉克·奥巴马出生在夏威夷。 print*[f'word:{word.text+}\t语法：{word.lemma}对于sent-in-doc.words中的单词，sep='\n' 您将获得此输出

word: Barack    lemma: Barack
word: Obama     lemma: Obama
word: was   lemma: be
word: born  lemma: bear
word: in    lemma: in
word: Hawaii    lemma: Hawaii
word: .     lemma: .

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这是一个。

我马上就试试这个。然而，你知道我怎样才能在谷歌上下载西班牙语核心吗？也许是斯坦福德NLP。下载我问这个基本问题，因为我认为我做得不对。我有个例外。我在问题add stanfordnlp.Pipelinelang=es中也对其进行了更新。