对斯坦福CoreNLP服务器的并发请求不能扩展

意味着无法通过增加服务器的数量来提高并发处理能力。这可能会导致服务器在处理大量请求时出现性能瓶颈，影响系统的响应速度和稳定性。

为了解决这个问题，可以考虑以下几个方面的优化措施：

1. 优化算法和代码：通过对CoreNLP服务器的算法和代码进行优化，提高处理效率，减少资源占用，从而提高服务器的并发处理能力。
2. 引入负载均衡：使用负载均衡技术将请求分发到多个CoreNLP服务器上，实现请求的均衡分配，提高并发处理能力。腾讯云提供了负载均衡产品CLB（负载均衡），可以根据实际需求选择适合的产品。
3. 引入缓存机制：对于一些计算结果较为稳定的请求，可以将结果缓存起来，避免重复计算，提高处理效率。腾讯云提供了分布式缓存产品TencentDB for Redis（云数据库Redis版），可以用于实现缓存功能。
4. 引入消息队列：将请求转化为消息，通过消息队列进行异步处理，减少对CoreNLP服务器的直接请求压力，提高系统的并发处理能力。腾讯云提供了消息队列产品CMQ（消息队列），可以用于实现消息的异步处理。
5. 垂直扩展：通过增加CoreNLP服务器的硬件配置（如CPU、内存等），提高单台服务器的处理能力。腾讯云提供了弹性计算产品CVM（云服务器），可以根据实际需求选择适合的配置。

综上所述，针对对斯坦福CoreNLP服务器的并发请求不能扩展的问题，可以通过优化算法和代码、引入负载均衡、引入缓存机制、引入消息队列和垂直扩展等方式来提高服务器的并发处理能力。腾讯云提供了相应的产品和服务，可以根据实际需求选择适合的解决方案。