stanford-openie-python

项目介绍：stanford-openie-python

stanford-openie-python 是一个 Python 包装器，用于在 MacOS 和 Linux 系统中使用 Stanford OpenIE 进行开放信息抽取（Open Information Extraction，简称 Open IE）。它依赖于 Java 环境，支持最新的 CoreNLP 库版本 4.5.3（截至到 2023 年 3 月 10 日）。

什么是开放信息抽取？

开放信息抽取的核心在于从自然语言文本中提取结构化的关系三元组。在这种方法中，关系的模式无需提前定义。举个简单的例子，对于句子“Barack Obama was born in Hawaii”，OpenIE 可以识别并生成一个三元组 (Barack Obama; was born in; Hawaii)，这里的关系“was born in”是开放域关系。

项目安装指南

为了使用 stanford-openie-python，用户需要在他们的系统中安装 Python3 和 Java 运行环境（JRE），因为 CoreNLP 库是用 Java 实现的。

1. 确保系统上已经安装了 Java，可以通过以下命令检查：

   java -version

2. 安装 stanford-openie-python 库：

   pip install stanford_openie

使用示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用 stanford-openie-python 从文本中提取关系三元组：

from openie import StanfordOpenIE

properties = {
    'openie.affinity_probability_cap': 2 / 3,
}

with StanfordOpenIE(properties=properties) as client:
    text = 'Barack Obama was born in Hawaii. Richard Manning wrote this sentence.'
    print('Text: %s.' % text)
    for triple in client.annotate(text):
        print('|-', triple)

    graph_image = 'graph.png'
    client.generate_graphviz_graph(text, graph_image)
    print('Graph generated: %s.' % graph_image)

    with open('corpus/pg6130.txt', encoding='utf8') as r:
        corpus = r.read().replace('\n', ' ').replace('\r', '')

    triples_corpus = client.annotate(corpus[0:5000])
    print('Corpus: %s [...].' % corpus[0:80])
    print('Found %s triples in the corpus.' % len(triples_corpus))
    for triple in triples_corpus[:3]:
        print('|-', triple)
    print('[...]')

在这个例子中，程序能有效提取出文本中的结构化关系，并生成一个图像 graph.png 来可视化图中关系。

注意事项

为了生成图像，确保您已经安装了 GraphViz。可以尝试执行 dot 命令检查安装情况。如果还未安装，在 Ubuntu 系统中可以通过 sudo apt-get install graphviz 命令安装，MacOS 用户则可以使用 brew install graphviz。

贡献者

在开发和维护过程中，许多开发者做出了贡献，可在项目主页上查看具体贡献者信息。

这就是关于 stanford-openie-python 项目的简要介绍。其强大的抽取功能能够在 NLP 领域发挥重要作用，适合有需要从文本中提取结构化信息的开发者使用。