在 python stanfordnlp 中使用 Stanford Dependencies（而不是 Universal Dependencies）
Using Stanford Dependencies in python stanfordnlp (rather than Universal Dependencies)
我正在尝试重现一项情绪分析研究，该研究使用了使用斯坦福 NLP 库生成的依赖结构，问题是该研究是从 2011 年开始的，我发现斯坦福库使用 Stanford Dependencies 但它现在使用 Universal Dependencies 给出不同的结果（参见 https://nlp.stanford.edu/software/stanford-dependencies.shtml#English）。我的问题是是否仍然可以在 Python 的 stanfordnlp 库中使用 Stanford 依赖项？
没有原生 Python 模型，但您可以启动 Java Stanford CoreNLP 服务器并获取较旧的依赖项。
这个模型应该使用 Stanford Dependencies 例如：
edu/stanford/nlp/models/parser/nndep/wsj_SD.gz
我正在尝试重现一项情绪分析研究，该研究使用了使用斯坦福 NLP 库生成的依赖结构，问题是该研究是从 2011 年开始的，我发现斯坦福库使用 Stanford Dependencies 但它现在使用 Universal Dependencies 给出不同的结果（参见 https://nlp.stanford.edu/software/stanford-dependencies.shtml#English）。我的问题是是否仍然可以在 Python 的 stanfordnlp 库中使用 Stanford 依赖项？
没有原生 Python 模型，但您可以启动 Java Stanford CoreNLP 服务器并获取较旧的依赖项。
这个模型应该使用 Stanford Dependencies 例如：
edu/stanford/nlp/models/parser/nndep/wsj_SD.gz