发表日期：2019-06-12

StanfordNLP，让你在 Python 里一手掌握 53 种自然语言分析

—— 不久之前，斯坦福大学公开了它最新的自然语言处理代码库—— StanfordNLP。它不但包含了完整的语义分析工具链，还带有 73 个不同的高精度神经网络模...

作者：Mohd Sanad Zaki Rizvi

不久之前，斯坦福大学公开了它最新的自然语言处理代码库—— StanfordNLP。它不但包含了完整的语义分析工具链，还带有 73 个不同的高精度神经网络模型，能解析 53 种不同的人类语言。是不是很牛×啊？今天的教程里，优达菌就手把手带你在 Python 上使用 StanfordNLP，进行一些自然语言处理实战。

在学习自然语言处理(NLP)的过程中，我们常常会遇到这样一个问题：“我们能不能为除英语之外的其他语言构建模型呢？”在很长一段时间里，这都是一个难以完成的任务。要知道，每种语言都有自己独特的语法模式和细微的语言差别，而且除了英语之外，其他语言的数据集实在是少之又少。

但如今，我们有了 StanfordNLP 这一神器。

当我第一次看到 StanfordNLP 的介绍时，我简直无法抑制自己的激动之情。作者声称它可以支持超过 53 中不同的人类语言！(没错，你没看错，确实是 53 种……我当时也觉得自己一定是眼花了。)

在 StanfordNLP 的官方网站上，作者列出了目前支持的所有 53 种人类语言，其中包含了许多其他 NLP 库所没有的语言，比如印地语、日语和我们最爱的中文。