完整的程式碼和模型檔案可在我的GitHub：（程式碼是 linux 版本，windows 上執行只需要簡單調整）

https://github.com/ouprince/pyltp-stanford-nlp

windows 下執行調整如下：將父類 StanfordCoreNLP 中 buildjars 函式中的 : 改成 ; 即可

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
import os

# 定義所有 StanfordNLP 的父類
class StanfordCoreNLP(object):
    def __init__(self,jarpath):
        self.root = jarpath
        self.tempsrcpath = "tempsrc"
        self.jarlist = ["ejml-0.23.jar","javax.json.jar","jollyday.jar","joda-time.jar","protobuf.jar",\
                            "slf4j-api.jar","slf4j-simple.jar","stanford-corenlp-3.9.2.jar","xom.jar"]
        self.jarpath = ""
        self.buildjars()

    def buildjars(self):
        for jar in self.jarlist:
            self.jarpath += self.root + jar + ":" # 注意如果是 windows 是 ;

    def savefile(self,path,sent):
        fp = open(path,"w")
        fp.write(sent)
        fp.close()

    def delfile(self,path):
        os.remove(path)

# 詞性標註
class StanfordPOSTagger(StanfordCoreNLP):
    def __init__(self,jarpath,modelpath):
        StanfordCoreNLP.__init__(self,jarpath)
        self.modelpath = modelpath
        self.classfier = "edu.stanford.nlp.tagger.maxent.MaxentTagger" # 詞性標註主類
        self.delimiter = "/"
        self.__buildcmd()

    def __buildcmd(self):
        self.cmdline = 'java -mx1g -cp "' + self.jarpath + '" ' + self.classfier + ' -model "' + self.modelpath + \
                            '" -tagSeparator ' + self.delimiter
        
    # 標註句子
    def tag(self,sent):
        self.savefile(self.tempsrcpath,sent)
        tagtxt = os.popen(self.cmdline + ' -textFile ' + self.tempsrcpath,'r').read()
        self.delfile(self.tempsrcpath)
        return tagtxt

    # 標註檔案
    def tagfile(self,inputpath,output):
        os.system(self.cmdline + ' -textFile ' + inputpath + ' > '+ output)
 

（1） pyltp 使用範例如下

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
import os
from pyltp import Segmentor,Postagger,NamedEntityRecognizer # 分別匯入分詞，詞性標註，實體識別模組
from pyltp import SementicRoleLabeller # 複雜的語義角色標註模組

reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

# 載入分詞模型
model_path = "ltp3.4/cws.model"
if not os.path.exists(model_path):
    print "model path is not exists"
    sys.exit()
    
''' 1.分詞 '''
segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(model_path,"ltp3.3/userdict.txt") # 載入分詞模型和使用者字典
words = segmentor.segment("在包含問題的所有解的解空間樹中")
print "|".join(words)
print "*"*30

''' 2.詞性標註 '''
sent = "在 包含 問題 的 所有 解 的 解空間樹 中"
words = sent.split()
postagger = Postagger()
postagger.load("ltp3.4/pos.model") # 匯入詞性標註模型
postags = postagger.postag(words)
for word,postag in zip(words,postags):
    print word,postag
print "*" *30

''' 3.實體識別，人名，地名，機構名或其他專有名詞 '''
sent = "歐洲 東部 的 羅馬尼亞 , 首都 是 布加勒斯特 ，也是 一座 世界性 的 城市"
words = sent.split()
postags = postagger.postag(words) # 需要先詞性標註
recognizer = NamedEntityRecognizer()
recognizer.load("ltp3.4/ner.model") # 實體識別模型
netags = recognizer.recognize(words,postags)
for word,netag in zip(words,netags):
    print word,netag
print  "*" * 30

''' 4.句法依存樹句法解析 '''
import nltk
from nltk.tree import Tree # 匯入 nltk tree 結構
from nltk.grammar import DependencyGrammar # 匯入依存句法包
from nltk.parse import *
from pyltp import Parser

words = "羅馬尼亞 的 首都 是 布加勒斯特 。".split()
postags = postagger.postag(words) # 先詞性標註
parser = Parser() # 將詞性標註和分詞結果都加入分析器中進行句法解析
parser.load("ltp3.4/parser.model")
arcs = parser.parse(words,postags)
arclen = len(arcs)
conll = ""
for i in xrange(arclen): # 構建Conll 標準的資料結構
    if arcs[i].head == 0:
        arcs[i].relation = "ROOT"
    conll += "\t"+words[i] +"(" + postags[i] + ")" + "\t" + postags[i] + "\t" + str(arcs[i].head) + "\t" \
            + arcs[i].relation + "\n"

print conll
print "*" * 30

''' 5.最複雜的模組，角色標註模組，需要分詞，詞性標註，實體識別，句法解析的結果進行進一步分析 '''
sentence = "歐洲東部的羅馬尼亞，首都是布加勒斯特，也是一座世界性的城市。"
# 分詞
words = " ".join(segmentor.segment(sentence))
wordlist = words.split()
# 詞性標註
postags = postagger.postag(wordlist)
# 句法解析
arcs = parser.parse(wordlist,postags)
# 實體識別
netags = recognizer.recognize(wordlist,postags)

# 接下來匯入語義角色標註模組
MODEL_DIR = "ltp3.4/pisrl.model"
labeller = SementicRoleLabeller()
labeller.load(MODEL_DIR) # 匯入模型
roles = labeller.label(wordlist,postags,netags,arcs)
for role in roles:
    print "rel:",wordlist[role.index] # 謂詞
    for arg in role.arguments:
        if arg.range.start != arg.range.end:
            print arg.name," ".join(wordlist[arg.range.start:arg.range.end])
        else:
            print arg.name,wordlist[arg.range.start]
 

關於 ltp 的標記說明可參考：https://blog.csdn.net/hit_lingo/article/details/42639455

（2） stanford 使用範例如下

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys,os
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
curdir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.append(curdir)
from nltk import Tree

'''  (1) stanford 中文詞性標註 '''
from stanford_postagger.stanford import StanfordPOSTagger
root = os.path.join(curdir,"stanford_corenlp/")
modelpath = os.path.join(root,"models","pos-tagger","chinese-distsim","chinese-distsim.tagger")
st = StanfordPOSTagger(root,modelpath)
seg_sent = "在 包含 問題 的 所有 解 的 解空間 樹 中"
tag_list = st.tag(seg_sent)
print tag_list

''' (2) stanford 中文實體識別 '''
from stanford_ner.stanford import StanfordNERTagger
modelpath = os.path.join(root,"models","ner","chinese.misc.distsim.crf.ser.gz")
st = StanfordNERTagger(root,modelpath)
seg_sent = "歐洲 東部 的 羅馬尼亞 , 首都 是 布加勒斯特 ， 也是 一座 世界性 的 城市"
taglist = st.tag(seg_sent)
print taglist

''' (3) stanford 句法解析之短語結構解析 '''
from stanford_parser.stanford import StanfordParser
modelpath = os.path.join(root,"models","lexparser","chinesePCFG.ser.gz")
opttype = "penn" # 賓州樹格式 或者說 短語結構樹
parser = StanfordParser(root,modelpath,opttype)
result = parser.parse("羅馬尼亞 的 首都 是 布加勒斯特 。")
print result
# 可用 nltk 工具視覺化結果
'''
tree = Tree.fromstring(result)
tree.draw()
'''
''' (4) stanford 句法解析之句法依存樹 '''
opttype = "typedDependencies" # 句法依存樹
parser = StanfordParser(root,modelpath,opttype)
result = parser.parse("羅馬尼亞 的 首都 是 布加勒斯特 。")
print result
 

關於 stanford 標記說明可參考：https://blog.csdn.net/u011847043/article/details/79595225