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nltk StanfordNERTagger:NoClassDefFoundError:org/slf4j/LoggerFactory(在Windows中)

如何解决《nltkStanfordNERTagger:NoClassDefFoundError:org/slf4j/LoggerFactory(在Windows中)》经验,为你挑选了1个好方法。

注意:我使用Python 2.7作为Anaconda发行版的一部分.我希望这不是nltk 3.1的问题.

我正在尝试使用nltk作为NER

import nltk
from nltk.tag.stanford import StanfordNERTagger 
#st = StanfordNERTagger('stanford-ner/all.3class.distsim.crf.ser.gz', 'stanford-ner/stanford-ner.jar')
st = StanfordNERTagger('english.all.3class.distsim.crf.ser.gz') 
print st.tag(str)

但我明白了

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/LoggerFactory
    at edu.stanford.nlp.io.IOUtils.(IOUtils.java:41)
    at edu.stanford.nlp.ie.AbstractSequenceClassifier.classifyAndWriteAnswers(AbstractSequenceClassifier.java:1117)
    at edu.stanford.nlp.ie.AbstractSequenceClassifier.classifyAndWriteAnswers(AbstractSequenceClassifier.java:1076)
    at edu.stanford.nlp.ie.AbstractSequenceClassifier.classifyAndWriteAnswers(AbstractSequenceClassifier.java:1057)
    at edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier.main(CRFClassifier.java:3088)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.slf4j.LoggerFactory
    at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
    at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:331)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
    ... 5 more

Traceback (most recent call last):
  File "X:\jnk.py", line 47, in 
    print st.tag(str)
  File "X:\Anaconda2\lib\site-packages\nltk\tag\stanford.py", line 66, in tag
    return sum(self.tag_sents([tokens]), []) 
  File "X:\Anaconda2\lib\site-packages\nltk\tag\stanford.py", line 89, in tag_sents
    stdout=PIPE, stderr=PIPE)
  File "X:\Anaconda2\lib\site-packages\nltk\internals.py", line 134, in java
    raise OSError('Java command failed : ' + str(cmd))
OSError: Java command failed : ['X:\\PROGRA~1\\Java\\JDK18~1.0_6\\bin\\java.exe', '-mx1000m', '-cp', 'X:\\stanford\\stanford-ner.jar', 'edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier', '-loadClassifier', 'X:\\stanford\\classifiers\\english.all.3class.distsim.crf.ser.gz', '-textFile', 'x:\\appdata\\local\\temp\\tmpqjsoma', '-outputFormat', 'slashTags', '-tokenizerFactory', 'edu.stanford.nlp.process.WhitespaceTokenizer', '-tokenizerOptions', '"tokenizeNLs=false"', '-encoding', 'utf8']

但我可以看到slf4j jar在我的lib文件夹中.我需要更新环境变量吗?

编辑

谢谢大家的帮助,但我仍然得到同样的错误.这是我最近尝试过的

import nltk
from nltk.tag import StanfordNERTagger 
print(nltk.__version__)
stanford_ner_dir = 'X:\\stanford\\'
eng_model_filename= stanford_ner_dir + 'classifiers\\english.all.3class.distsim.crf.ser.gz'
my_path_to_jar= stanford_ner_dir + 'stanford-ner.jar'
st = StanfordNERTagger(model_filename=eng_model_filename, path_to_jar=my_path_to_jar) 
print st._stanford_model
print st._stanford_jar

st.tag('Rami Eid is studying at Stony Brook University in NY'.split())

并且

import nltk
from nltk.tag import StanfordNERTagger 
print(nltk.__version__)
st = StanfordNERTagger('english.all.3class.distsim.crf.ser.gz') 
print st._stanford_model
print st._stanford_jar
st.tag('Rami Eid is studying at Stony Brook University in NY'.split())

我明白了

3.1
X:\stanford\classifiers\english.all.3class.distsim.crf.ser.gz
X:\stanford\stanford-ner.jar

之后,它继续打印与之前相同的堆栈跟踪. java.lang.ClassNotFoundException: org.slf4j.LoggerFactory

知道为什么会这样吗?我也更新了我的CLASSPATH.我甚至将所有相关的文件夹添加到我的PATH环境变量中.例如,我解压缩stanford jar的文件夹,我解压缩slf4j的地方,甚至是stanford文件夹中的lib文件夹.我不知道为什么会这样:(

它可能是窗户吗?我之前遇到过windows路径问题

更新

    我的斯坦福NER版本是3.6.0.zip文件说stanford-ner-2015-12-09.zip

    我也尝试使用stanford-ner-3.6.0.jar而不是stanford-ner.jar但仍然得到相同的错误

    当我右键点击时stanford-ner-3.6.0.jar,我注意到了

jar属性

我看到这个已经提取的所有文件,甚至是slf4j文件.这会导致问题吗?

    最后,为什么错误消息会说

java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/LoggerFactory

我没有看到任何名为文件夹org在任何地方

更新:Env变量

这是我的env变量

CLASSPATH
.;
X:\jre1.8.0_60\lib\rt.jar;
X:\stanford\stanford-ner-3.6.0.jar;
X:\stanford\stanford-ner.jar;
X:\stanford\lib\slf4j-simple.jar;
X:\stanford\lib\slf4j-api.jar;
X:\slf4j\slf4j-1.7.13\slf4j-1.7.13\slf4j-log4j12-1.7.13.jar

STANFORD_MODELS
X:\stanford\classifiers

JAVA_HOME
X:\PROGRA~1\Java\JDK18~1.0_6

PATH
X:\PROGRA~1\Java\JDK18~1.0_6\bin;
X:\stanford;
X:\stanford\lib;
X:\slf4j\slf4j-1.7.13\slf4j-1.7.13

这里有什么问题?



1> alvas..:
EDITED

注意:以下答案仅适用于:

NLTK版本3.1

斯坦福工具自2015-04-20开始编制

由于这两种工具变化相当快,因此API可能在3-6个月后看起来非常不同.请将以下答案视为时间而非永恒的解决方案.

请参阅https://github.com/nltk/nltk/wiki/Installing-Third-Party-Software以获取有关如何使用NLTK连接Stanford NLP工具的最新说明!


步骤1

首先使用您的NLTK更新到3.1版

pip install -U nltk

或(对于Windows)使用http://pypi.python.org/pypi/nltk下载最新的NLTK

然后使用以下命令检查您是否有3.1版:

python3 -c "import nltk; print(nltk.__version__)"
第2步

然后从http://nlp.stanford.edu/software/stanford-ner-2015-04-20.zip下载zip文件并解压缩该文件并保存到C:\some\path\to\stanford-ner\(在Windows中)

第3步

然后将环境变量设置CLASSPATHC:\some\path\to\stanford-ner\stanford-ner.jar

以及STANFORD_MODELSto 的环境变量C:\some\path\to\stanford-ner\classifiers

或者在命令行中(仅适用于Windows):

set CLASSPATH=%CLASSPATH%;C:\some\path\to\stanford-ner\stanford-ner.jar
set STANFORD_MODELS=%STANFORD_MODELS%;C:\some\path\to\stanford-ner\classifiers

(有关在Windows中设置环境变量的单击GUI说明,请参阅/sf/ask/17360801/)

(有关在Linux中设置环境变量的详细信息,请参阅Stanford Parser和NLTK)

第4步

然后在python中:

>>> from nltk.tag import StanfordNERTagger
>>> st = StanfordNERTagger('english.all.3class.distsim.crf.ser.gz') 
>>> st.tag('Rami Eid is studying at Stony Brook University in NY'.split())
[(u'Rami', u'PERSON'), (u'Eid', u'PERSON'), (u'is', u'O'), (u'studying', u'O'), (u'at', u'O'), (u'Stony', u'ORGANIZATION'), (u'Brook', u'ORGANIZATION'), (u'University', u'ORGANIZATION'), (u'in', u'O'), (u'NY', u'O')]

无需设置环境变量,您可以尝试:

from nltk.tag import StanfordNERTagger

stanford_ner_dir = 'C:\\some\path\to\stanford-ner\'
eng_model_filename= stanford_ner_dir + 'classifiers\english.all.3class.distsim.crf.ser.gz'
my_path_to_jar= stanford_ner_dir + 'stanford-ner.jar'

st = StanfordNERTagger(model_filename=eng_model_filename, path_to_jar=my_path_to_jar) 
st.tag('Rami Eid is studying at Stony Brook University in NY'.split())

查看有关Stanford Parser和NLTK的更多详细说明


要快速修复,请使用http://nlp.stanford.edu/software/stanford-ner-2015-04-20.zip.我会尝试在一段时间内更新2015-12-09的答案.
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