首次处理英文语料，需要进行一些基础的NLP处理，首选工具当然是Stanford CoreNLP。由于Stanford CoreNLP官方示例的解析结果不宜直接使用，所以我在它的基础上进行修改，最终将解析结果转为json格式，并依照哈工大ltp的解析结果的格式，将依存句法的解析结果也添加到json中。
1、Stanford CoreNLP的安装
最新版的Stanford CoreNLP仅支持jdk1.8，这比较奇葩，因为目前多数机器的jdk还只是1.6或1.7，最以我下载了支持jdk1.6的最后一个版本，地址：http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2014-08-27.zip 。下载完成后，将解压后的所有内容放到(Eclipse)项目的根目录下，通过Build
Path将所有的jar包添加到项目库中，即可完成安装配置。解压后的目录中有一个名为StanfordCoreNlpDemo.java的示例文件，简洁地展示了如何使用此工具，但是它使用的结果显示方式是prettyPrint，这种结果只便于人来看，而不便于机器来获取。所以我以 http://www.cnblogs.com/tec-vegetables/p/4153144.html所示的例子来基础来改写代码。
2、代码，有详细解释
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import net.sf.json.JSONArray;
import edu.stanford.nlp.dcoref.CorefChain;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.CharacterOffsetBeginAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.CharacterOffsetEndAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.LemmaAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.NamedEntityTagAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.SentencesAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.TextAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.TokensAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import edu.stanford.nlp.semgraph.SemanticGraph;
import edu.stanford.nlp.semgraph.SemanticGraphCoreAnnotations.CollapsedCCProcessedDependenciesAnnotation;
import edu.stanford.nlp.trees.Tree;
import edu.stanford.nlp.trees.TreeCoreAnnotations.TreeAnnotation;
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;
public class TestCoreNLP
{
//参数text为需要处理的句子
public static void run(String text)
{
//创建一个corenlp对象，设置需要完成的任务。
//tokenize: 分词；ssplit:分句；pos:词性标注；lemma:获取词原型；parse:句法解析（含依存句法）；dcoref:同义指代
Properties props = new Properties();
props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, dcoref");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
// 创建一个基于参数句子的标注对象
Annotation document = new Annotation(text);
// 将上述标注对象将对corenlp进行处理
pipeline.annotate(document);
// 获取处理结果
List<CoreMap> sentences = document.get(SentencesAnnotation.class);
//遍历所有句子，输出每一句的处理结果
for(CoreMap sentence: sentences)
{
//遍历句子中每一个词,获取其解析结果并构造json数据
JSONArray jsonSent = new JSONArray(); //创建一个json数组，用于保存当前句子的最终所有解析结果
int id=1;//当前词在句子中的id，从1开始，因为原始的解析结果就是从1开始的。
//先获取当前句子的依存句法分析结果
SemanticGraph dependencies = sentence.get(CollapsedCCProcessedDependenciesAnnotation.class);
//遍历每一个词
for (CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class))
{
//获取每个词的分析结果
Map mapWord = new HashMap();//创建一个map对象，用于保存当前词的解析结果
mapWord.put("id", id);// 添加id值
mapWord.put("cont", token.get(TextAnnotation.class));//添加词内容
mapWord.put("pos", token.get(PartOfSpeechAnnotation.class));//添加词性标注值
mapWord.put("ner", token.get(NamedEntityTagAnnotation.class));//添加实体识别值
mapWord.put("lemma", token.get(LemmaAnnotation.class));//添加词原型
mapWord.put("charBegin",token.get(CharacterOffsetBeginAnnotation.class));//添加词在句子中的起始位置
mapWord.put("charEnd",token.get(CharacterOffsetEndAnnotation.class));//添加词在句子中的结束位置
//查找每个词对应的依存关系。由于原始的解析结果中，依存关系是单独地集中在另一个字符串变量中的，形如: 依存关系名（被依赖词-被依赖词id，依赖词-依赖词id）\n 依存关系名（被依赖词-被依赖词id，依赖词-依赖词id）\n......需要对其进行解析，这里采用的方法是依据\n进行分割，然后再用正则表达式进行匹配，来逐一获取每一个词的依赖词和依存关系名
int flag=0;//设置标志位，用于保存当前词的依存关系是否已经处理过，0未处理，1已处理
String[] dArray= (dependencies.toString(SemanticGraph.OutputFormat.LIST)).split("\n");//根据\n进行分割，结果保存为字符串数组
for (int i=0;i<dArray.length;i++) //遍历字符串数组
{
if(flag==1) //检查当前词的依存关系是否已经处理过，如果已处理，则直接退出遍历过程
break;
ArrayList dc=getDependencyContnet(dArray[i]);//获取数组中第i项，并从中获取依存关系名，被依赖词id和依赖词id，放到一个ArrayList中
if( Integer.parseInt(String.valueOf(dc.get(2)))==id) //如果当前词id等于当前依存关系中的依赖词id，则说明找到对应的关系结构
{
mapWord.put("relation",dc.get(0));//添加依存关系名
mapWord.put("parent",dc.get(1));//添加被依赖词id
flag=1; // 将当前词依存关系标志设为1
break;//退出遍历
}
}
jsonSent.add( mapWord );//将上述结果全部添加到当前句中
id++;//词id自增
}
System.out.println(jsonSent);
// // 获取并打印句法解析树
// Tree tree = sentence.get(TreeAnnotation.class);
// System.out.println("\n"+tree.toString());
// // 获取并打印依存句法的结果
// System.out.println("\nDependency Graph:\n " +dependencies.toString(SemanticGraph.OutputFormat.LIST));
// // 获取并打印实体指代结果
// Map<Integer, CorefChain> graph = document.get(CorefChainAnnotation.class);
// System.out.println(graph);
}
}
//解析依存关系值的方法。如，从root(abc-1, efg-3)中获取一个ArrayList，值为[root,1,3]
public static ArrayList getDependencyContnet(String sent)
{
String str=sent;
ArrayList result=new ArrayList();
String patternName="(.*)\\(";
String patternGid="\\(.*-([0-9]*)\\,";
String patternDid=".*-([0-9]*)\\)";
Pattern r = Pattern.compile(patternName);
Matcher m = r.matcher(str);
if(m.find())
{
result.add(m.group(1));
}
r=Pattern.compile(patternGid);
m = r.matcher(str);
if(m.find())
{
result.add(m.group(1));
}
r=Pattern.compile(patternDid);
m = r.matcher(str);
if(m.find())
{
result.add(m.group(1));
}
return (result);
}
}
以“Beijing is the capital of China.”为例，结果为：
[{"id":1,"lemma":"Beijing","relation":"nsubj","parent":"4","ner":"LOCATION","charEnd":7,"cont":"Beijing","charBegin":0,"pos":"NNP"},{"id":2,"lemma":"be","relation":"cop","parent":"4","ner":"O","charEnd":10,"cont":"is","charBegin":8,"pos":"VBZ"},{"id":3,"lemma":"the","relation":"det","parent":"4","ner":"O","charEnd":14,"cont":"the","charBegin":11,"pos":"DT"},{"id":4,"lemma":"capital","relation":"root","parent":"0","ner":"O","charEnd":22,"cont":"capital","charBegin":15,"pos":"NN"},{"id":5,"lemma":"of","ner":"O","charEnd":25,"cont":"of","charBegin":23,"pos":"IN"},{"id":6,"lemma":"China","relation":"prep_of","parent":"4","ner":"LOCATION","charEnd":31,"cont":"China","charBegin":26,"pos":"NNP"},{"id":7,"lemma":".","ner":"O","charEnd":32,"cont":".","charBegin":31,"pos":"."}]