NodeConfAR2017 Natural Language Processing Workshop

Preparación

1. Cofigurar entorno

Antes de clonar el repo, tener en cuenta que queremos lograr la siguiente estructura de directorios... por eso antes ue nada hay que crear la carpeta de trabajo a la que vamos a apuntar luego con una variable de entorno $WORKSHOPPATH.

nlp-workshop/
	├── nodeconfar2017-nlp-workshop/                      <-- este repo 🌝
	├── CoreNLP/                                          <-- https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP
	└── stanford-spanish-corenlp-2017-06-09-models.jar    <-- https://nlp.stanford.edu/software/stanford-spanish-corenlp-2017-06-09-models.jar

1.1. Variables de entorno para facilitar todo

# Incluí lo que sigue en tu .bashrc (Linux) o .bash_profile (OSX)
# El path tiene que ser absoluto sino más adelante se rompe todo (modificar el path $CORENLPPATH a gusto)

export WORKSHOPPATH="$HOME/nlp-workshop"  ## <-- modificar a gusto, solo ésta variable
export PROTOTYPEPATH="$WORKSHOPPATH/nodeconfar2017-nlp-workshop"
export PROTOTYPEMODELPATH="$PROTOTYPEPATH/src/model"
export CORENLPPATH="$WORKSHOPPATH/CoreNLP"
export CLASSPATH="*:$CORENLPPATH/*" # <-- esta variable es la que JRE usa para buscar los '.jar' ó CoreNLP los modelos, además del "current path"

# ...darle `source` al bash profile para cargar dichas variables de entorno

Debería quedar algo así...

.                                                       <-- $WORKSHOPPATH
├── nodeconfar2017-nlp-workshop                         <-- $PROTOTYPEPATH
│   ├── README.md
│   ├── corenlp
│   ├── node_modules
│   ├── package-lock.json
│   ├── package.json
│   └── src
├── CoreNLP                                             <-- $CORENLPPATH
│   ├── CONTRIBUTING.md
│   ├── JavaNLP-core.eml
│   ├── JavaNLP-core.iml
│   ├── LICENSE.txt
│   ├── README.md
│   ├── build.gradle
│   ├── build.xml
│   ├── classes
│   ├── commonbuildjsp.xml
│   ├── data
│   ├── doc
│   ├── gradle
│   ├── gradlew
│   ├── gradlew.bat
│   ├── itest
│   ├── javanlp-core.jar                                <-- este jar es el resultado de compilar con `ant jar`
│   ├── lib
│   ├── liblocal
│   ├── libsrc
│   ├── licenses
│   ├── module_core.xml
│   ├── pom.xml
│   ├── scripts
│   ├── src
│   └── test
└── stanford-spanish-corenlp-2017-06-09-models.jar      <-- modelo Spanish por defecto

1.2. Cloná este repo (el prototipo)

git clone https://github.com/gerardobort/nodeconfar2017-nlp-workshop $PROTOTYPEPATH

1.3. Descargá CoreNLP

# Clonate el repo original de CoreNLP
git clone https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP.git $CORENLPPATH

# descargate el modelo de Español y guardalo dentro de la carpeta del workshop
cd $WORKSHOPPATH && curl -O https://nlp.stanford.edu/software/stanford-spanish-corenlp-2017-06-09-models.jar

1.4. Descargá JDK

Antes de compilar debemos asegurarnos tener correctamente instalado Ant:

1.4.1. Linux (Debian)

sudo apt-get install ant

1.4.2. Mac

brew install ant coreutils
# en caso de no funcionar.... `brew cask install ant coreutils`

1.5. Compilá CoreNLP

cd $CORENLPPATH && ant jar

1.5.1 En caso de no poder compilar CoreNLP...

Cualquiera fuese el motivo de no poder compilar CoreNLP -a modo de salvavidas-, dentro de este repositorio podés encontrar el .jar precompilado. Para que funcione todo, solo tenés que copiarlo a la raíz del repo de CoreNLP.

cp $PROTOTYPEPATH/corenlp/justincase/java-corenlp.jar $CORENLPPATH/

2. Corré CoreNLP

# Al ejecutarlo desde la carpeta raíz del workshop, levanta el modelo spanish.... más adelante lo ejecutaremos desde nuestra carpeta src/model, para usar nuestros propios modelos.
cd $WORKSHOPPATH
java -cp "*:CoreNLP/*" -Xmx4g edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer

3. Hagamos algunas pruebas

Abrir la consola web de CoreNLP, y probar los siguientes ejemplos:

3.1. Ejemplo Valentina

Yo quiero un sánguche.

3.2. Un ejemplo con Semgrex

Yo quiero un sánguche de jamón y queso. Carlos pide un omelette con huevo. Para mi vieja preparame un caldo con pollo.

# Semgrex
({pos:/vmip000/}=intent >/nsubj|iobj/ {pos:/(np|pp|nc0s)\d+/}=who >dobj ({pos:/.*/}=thing >nmod {pos:/nc.*/}=ingredient))

3.3. Ejemplo Carlitox

Hola dame una hamburguesa con gaseosa mediana y sin papas.

3.4. Ejemplo Alejo

La quiero con mayonesa, sin kétchup y con mostaza. Dejale el tomate, pero sacale la lechuga y la carne. Dejale el oregano, pero reemplazame la cebolla por la gaseosa. Y agrandame las papas y cambiámelas por un cono de vainilla. Y si no tenés de vainilla ponele kétchup a la comida y agrandame el menú por 50 centavos. Pero no le pongas condimentos al helado porque vengo del cine y ella se llama Valentina.