使用StanfordCoreNLP在p中

Question

这个thread包含了一个很好的例子，说明如何使用Stanfords CoreNLP库的包装器。这是我正在使用的exmaple：

from pycorenlp import StanfordCoreNLP

nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
res = nlp.annotate("I love you. I hate him. You are nice. He is dumb",
                   properties={
                       'annotators': 'sentiment',
                       'outputFormat': 'json',
                       'timeout': 1000,
                   })
for s in res["sentences"]:
    print("%d: '%s': %s %s" % (
        s["index"],
        " ".join([t["word"] for t in s["tokens"]]),
        s["sentimentValue"], s["sentiment"]))

假设我有+10000个句子，我想像这个例子一样分析。有没有可能并行处理这些和多线程呢？你知道吗

Answer 1

不确定这种方法。在java中，我使用corenlp和我想要使用的管道设置了singleton类。然后我在singleton上调用一个方法，多个线程使用同一个实例，这个方法需要几个句子，它会对它们进行注释，并对结果进行一些处理。所以这种类型的多线程确实有效。我已经这样做了几年，没有任何问题

你能重新考虑一下你的代码吗？所以设置你的管道，然后用你的线程池一次调用几个句子的annotate？不应该太费劲。你知道吗

希望这有道理。你知道吗