简单的CoreNLP -如何将所有的名词放到一个数组中？

CoreNLP是一个自然语言处理工具包，可以用于处理文本数据，提取其中的语义信息。要将所有的名词放到一个数组中，可以使用CoreNLP提供的词性标注功能。

首先，需要导入CoreNLP的相关库，并初始化一个CoreNLP的pipeline对象。然后，将待处理的文本传入pipeline进行处理，得到一个Annotation对象。

接下来，可以通过遍历Annotation对象中的句子和词语，获取每个词语的词性。如果词性是名词（NN、NNS、NNP、NNPS），则将该词语添加到一个数组中。

以下是一个示例代码：

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

# 初始化CoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP('path_to_corenlp')

# 待处理的文本
text = "I love natural language processing."

# 进行词性标注
result = nlp.annotate(text, properties={
  'annotators': 'pos',
  'outputFormat': 'json'
})

# 存储名词的数组
nouns = []

# 遍历句子和词语
for sentence in result['sentences']:
  for word in sentence['tokens']:
    # 获取词性
    pos = word['pos']
    # 如果词性是名词，则添加到数组中
    if pos.startswith('NN'):
      nouns.append(word['word'])

# 打印结果
print(nouns)

# 关闭CoreNLP
nlp.close()

在上述代码中，首先需要将"path_to_corenlp"替换为你本地CoreNLP的路径。然后，将待处理的文本赋值给变量text。代码会将文本进行词性标注，并将名词添加到数组nouns中。最后，打印数组nouns的内容。

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