jieba分词可以进行中文分词和标注，但是无法进行命名实体识别。

1. 环境配置

    (1) 下载安装JDK 1.8及以上版本

   （2）下载Stanford CoreNLP文件，解压。

   （3）处理中文还需要下载中文的模型jar文件，然后放到stanford-corenlp-full-2016-10-31根目录下即可（注意一定要下载这个文件哦，否则它默认是按英文来处理的）。

    （4）pip安装standford CoreNLP：pip install stanfordcorenlp

2. 使用standford CoreNLP进行中文分词：并和结巴分词进行对比

['合肥', '工业', '大学', '在', '屯溪路', '193', '号', '，', '李勇', '在', '这里', '上', '大学']

['合肥工业大学', '在', '屯溪路', '193', '号', '，', '李勇', '在', '这里', '上', '大学']

print(jieba.lcut(sentence,cut_all=True))

['合肥', '合肥工业大学', '工业', '业大', '大学', '在', '屯溪', '屯溪路', '193', '号', '', '', '李', '勇', '在', '这里', '上', '大学']

3. 使用standford CoreNLP进行词性标注: 和jieba分词进行对比

    standford词性标注中词性对应的符号可参考文章：

4. 使用standford CoreNLP进行命名实体识别：jieba模块没有此功能

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。

[python] view plain copy

1. print(nlp.ner(sentence))  

2. [('合肥', 'ORGANIZATION'), ('工业', 'ORGANIZATION'), ('大学', 'ORGANIZATION'), ('在', 'O'), ('屯溪路', 'FACILITY'), ('193', 'FACILITY'), ('号', 'FACILITY'), ('，', 'O'), ('李勇', 'PERSON'), ('在', 'O'), ('这里', 'O'), ('上', 'O'), ('大学', 'O')]  

5. 相关错误及解决

出现"waiting until the server is avaible"错误，一直运行不出来。

以管理员身份打开cmd，切换到Stanford CoreNLP文件解压后的文件夹路径，执行以下命令打开StanfordCoreNLPServer。

           java -mx1g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9011 -timeout 1500

红框中的错误"ERROR Could not start liveness server"不知道是什么意思，待补充，欢迎交流学习。但是可以顺利执行以上分词、词性标注和命名实体识别的功能了。

原文出处