pip install stanza

import stanza
stanza.download('en') # download English model
stanza.download('zh') # download chinese model

import stanza
# 可写配置文件，或单独传入
# lang 指定语言，
config = {
    'dir':'./stanza_resources/', # 如未使用 stanza.download() 下载模型；必须指定模型文件路径
#     'processors': 'tokenize,mwt,pos,ner', # Comma-separated list of processors to use
    'lang': 'zh' #'en', # Language code for the language to build the Pipeline in
#     'tokenize_model_path': './fr_gsd_models/fr_gsd_tokenizer.pt', # Processor-specific arguments are set with keys "{processor_name}_{argument_name}"
#     'mwt_model_path': './fr_gsd_models/fr_gsd_mwt_expander.pt',
#     'pos_model_path': './fr_gsd_models/fr_gsd_tagger.pt',
#     'pos_pretrain_path': './fr_gsd_models/fr_gsd.pretrain.pt',
#     'tokenize_pretokenized': True # Use pretokenized text as input and disable tokenization
}
nlp = stanza.Pipeline(**config)
#输出：
2020-04-15 16:58:35 INFO: Loading these models for language: en (English):
=========================
| Processor | Package   |
-------------------------
| tokenize  | ewt       |
| pos       | ewt       |
| lemma     | ewt       |
| depparse  | ewt       |
| ner       | ontonotes |
=========================

2020-04-15 16:58:35 INFO: Use device: gpu
2020-04-15 16:58:35 INFO: Loading: tokenize
2020-04-15 16:58:40 INFO: Loading: pos
2020-04-15 16:58:41 INFO: Loading: lemma
2020-04-15 16:58:41 INFO: Loading: depparse
2020-04-15 16:58:42 INFO: Loading: ner
2020-04-15 16:58:42 INFO: Done loading processors!

doc = nlp('快速的棕色狐狸跳过了懒惰的狗')

doc.sentences
# 输出：
[[
   {
     "id": "1",
     "text": "快速",
     "lemma": "快速",
     "upos": "ADJ",
     "xpos": "JJ",
     "head": 4,
     "deprel": "amod",
     "misc": "start_char=0|end_char=2"
   },
   {
     "id": "2",
     "text": "的",
     "lemma": "的",
     "upos": "PART",
     "xpos": "DEC",
     "head": 1,
     "deprel": "mark:relcl",
     "misc": "start_char=2|end_char=3"
   },
   {
     "id": "3",
     "text": "棕色",
     "lemma": "棕色",
     "upos": "NOUN",
     "xpos": "NN",
     "head": 4,
     "deprel": "nmod",
     "misc": "start_char=3|end_char=5"
   },
   {
     "id": "4",
     "text": "狐狸",
     "lemma": "狐狸",
     "upos": "NOUN",
     "xpos": "NN",
     "head": 5,
     "deprel": "nsubj",
     "misc": "start_char=5|end_char=7"
   },
   {
     "id": "5",
     "text": "跳过",
     "lemma": "跳过",
     "upos": "VERB",
     "xpos": "VV",
     "head": 0,
     "deprel": "root",
     "misc": "start_char=7|end_char=9"
   },
   {
     "id": "6",
     "text": "了",
     "lemma": "了",
     "upos": "PART",
     "xpos": "AS",
     "feats": "Aspect=Perf",
     "head": 5,
     "deprel": "case:aspect",
     "misc": "start_char=9|end_char=10"
   },
   {
     "id": "7",
     "text": "懒惰",
     "lemma": "懒惰",
     "upos": "ADJ",
     "xpos": "JJ",
     "head": 9,
     "deprel": "amod",
     "misc": "start_char=10|end_char=12"
   },
   {
     "id": "8",
     "text": "的",
     "lemma": "的",
     "upos": "PART",
     "xpos": "DEC",
     "head": 7,
     "deprel": "mark:relcl",
     "misc": "start_char=12|end_char=13"
   },
   {
     "id": "9",
     "text": "狗",
     "lemma": "狗",
     "upos": "NOUN",
     "xpos": "NN",
     "head": 5,
     "deprel": "obj",
     "misc": "start_char=13|end_char=14"
   }
 ]]

doc.sentences[0].print_dependencies()
输出：
('快速', '4', 'amod')
('的', '1', 'mark:relcl')
('棕色', '4', 'nmod')
('狐狸', '5', 'nsubj')
('跳过', '0', 'root')
('了', '5', 'case:aspect')
('懒惰', '9', 'amod')
('的', '7', 'mark:relcl')
('狗', '5', 'obj')

doc.sentences[0].print_tokens()
输出：
<Token id=1;words=[<Word id=1;text=快速;lemma=快速;upos=ADJ;xpos=JJ;head=4;deprel=amod>]>
<Token id=2;words=[<Word id=2;text=的;lemma=的;upos=PART;xpos=DEC;head=1;deprel=mark:relcl>]>
<Token id=3;words=[<Word id=3;text=棕色;lemma=棕色;upos=NOUN;xpos=NN;head=4;deprel=nmod>]>
<Token id=4;words=[<Word id=4;text=狐狸;lemma=狐狸;upos=NOUN;xpos=NN;head=5;deprel=nsubj>]>
<Token id=5;words=[<Word id=5;text=跳过;lemma=跳过;upos=VERB;xpos=VV;head=0;deprel=root>]>
<Token id=6;words=[<Word id=6;text=了;lemma=了;upos=PART;xpos=AS;feats=Aspect=Perf;head=5;deprel=case:aspect>]>
<Token id=7;words=[<Word id=7;text=懒惰;lemma=懒惰;upos=ADJ;xpos=JJ;head=9;deprel=amod>]>
<Token id=8;words=[<Word id=8;text=的;lemma=的;upos=PART;xpos=DEC;head=7;deprel=mark:relcl>]>
<Token id=9;words=[<Word id=9;text=狗;lemma=狗;upos=NOUN;xpos=NN;head=5;deprel=obj>]>

doc.sentences[0].print_words()
输出：
<Word id=1;text=快速;lemma=快速;upos=ADJ;xpos=JJ;head=4;deprel=amod>
<Word id=2;text=的;lemma=的;upos=PART;xpos=DEC;head=1;deprel=mark:relcl>
<Word id=3;text=棕色;lemma=棕色;upos=NOUN;xpos=NN;head=4;deprel=nmod>
<Word id=4;text=狐狸;lemma=狐狸;upos=NOUN;xpos=NN;head=5;deprel=nsubj>
<Word id=5;text=跳过;lemma=跳过;upos=VERB;xpos=VV;head=0;deprel=root>
<Word id=6;text=了;lemma=了;upos=PART;xpos=AS;feats=Aspect=Perf;head=5;deprel=case:aspect>
<Word id=7;text=懒惰;lemma=懒惰;upos=ADJ;xpos=JJ;head=9;deprel=amod>
<Word id=8;text=的;lemma=的;upos=PART;xpos=DEC;head=7;deprel=mark:relcl>
<Word id=9;text=狗;lemma=狗;upos=NOUN;xpos=NN;head=5;deprel=obj>

doc = nlp('新冠病毒在美国情况恶劣。')

doc.ents,doc.entities
输出：
[{
   "text": "美国",
   "type": "GPE",
   "start_char": 5,
   "end_char": 7
 }]

ROOT：要处理文本的语句
IP：简单从句
NP：名词短语
VP：动词短语
PU：断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号
LCP：方位词短语
PP：介词短语
CP：由‘的’构成的表示修饰性关系的短语
DNP：由‘的’构成的表示所属关系的短语
ADVP：副词短语
ADJP：形容词短语
DP：限定词短语
QP：量词短语
NN：常用名词
NR：固有名词
NT：时间名词
PN：代词
VV：动词
VC：是
CC：表示连词
VE：有
VA：表语形容词
AS：内容标记（如：了）
VRD：动补复合词
CD: 表示基数词
DT: determiner 表示限定词
EX: existential there 存在句
FW: foreign word 外来词
IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词
JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词
JJR: adjective, comparative 形容词比较级
JJS: adjective, superlative 形容词最高级
LS: list item marker 列表标识
MD: modal auxiliary 情态助动词
PDT: pre-determiner 前位限定词
POS: genitive marker 所有格标记
PRP: pronoun, personal 人称代词
RB: adverb 副词
RBR: adverb, comparative 副词比较级
RBS: adverb, superlative 副词最高级
RP: particle 小品词
SYM: symbol 符号
TO:”to” as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记
WDT: WH-determiner WH限定词
WP: WH-pronoun WH代词
WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词
WRB:Wh-adverb WH副词
 
关系表示
abbrev: abbreviation modifier，缩写
acomp: adjectival complement，形容词的补充；
advcl : adverbial clause modifier，状语从句修饰词
advmod: adverbial modifier状语
agent: agent，代理，一般有by的时候会出现这个
amod: adjectival modifier形容词
appos: appositional modifier,同位词
attr: attributive，属性
aux: auxiliary，非主要动词和助词，如BE,HAVE SHOULD/COULD等到
auxpass: passive auxiliary 被动词
cc: coordination，并列关系，一般取第一个词
ccomp: clausal complement从句补充
complm: complementizer，引导从句的词好重聚中的主要动词
conj : conjunct，连接两个并列的词。
cop: copula。系动词（如be,seem,appear等），（命题主词与谓词间的）连系
csubj : clausal subject，从主关系
csubjpass: clausal passive subject 主从被动关系
dep: dependent依赖关系
det: determiner决定词，如冠词等
dobj : direct object直接宾语
expl: expletive，主要是抓取there
infmod: infinitival modifier，动词不定式
iobj : indirect object，非直接宾语，也就是所以的间接宾语；
mark: marker，主要出现在有“that” or “whether”“because”, “when”,
mwe: multi-word expression，多个词的表示
neg: negation modifier否定词
nn: noun compound modifier名词组合形式
npadvmod: noun phrase as adverbial modifier名词作状语
nsubj : nominal subject，名词主语
nsubjpass: passive nominal subject，被动的名词主语
num: numeric modifier，数值修饰
number: element of compound number，组合数字
parataxis: parataxis: parataxis，并列关系
partmod: participial modifier动词形式的修饰
pcomp: prepositional complement，介词补充
pobj : object of a preposition，介词的宾语
poss: possession modifier，所有形式，所有格，所属
possessive: possessive modifier，这个表示所有者和那个’S的关系
preconj : preconjunct，常常是出现在 “either”, “both”, “neither”的情况下
predet: predeterminer，前缀决定，常常是表示所有
prep: prepositional modifier
prepc: prepositional clausal modifier
prt: phrasal verb particle，动词短语
punct: punctuation，这个很少见，但是保留下来了，结果当中不会出现这个
purpcl : purpose clause modifier，目的从句
quantmod: quantifier phrase modifier，数量短语
rcmod: relative clause modifier相关关系
ref : referent，指示物，指代
rel : relative
root: root，最重要的词，从它开始，根节点
tmod: temporal modifier
xcomp: open clausal complement
xsubj : controlling subject 掌控者
中心语为谓词
  subj — 主语
 nsubj — 名词性主语（nominal subject） （同步，建设）
   top — 主题（topic） （是，建筑）
npsubj — 被动型主语（nominal passive subject），专指由“被”引导的被动句中的主语，一般是谓词语义上的受事 （称作，镍）
 csubj — 从句主语（clausal subject），中文不存在
 xsubj — x主语，一般是一个主语下面含多个从句 （完善，有些）
中心语为谓词或介词  
   obj — 宾语
  dobj — 直接宾语 （颁布，文件）
  iobj — 间接宾语（indirect object），基本不存在
 range — 间接宾语为数量词，又称为与格 （成交，元）
  pobj — 介词宾语 （根据，要求）
  lobj — 时间介词 （来，近年）
中心语为谓词
  comp — 补语
 ccomp — 从句补语，一般由两个动词构成，中心语引导后一个动词所在的从句(IP) （出现，纳入）
 xcomp — x从句补语（xclausal complement），不存在  
 acomp — 形容词补语（adjectival complement）
 tcomp — 时间补语（temporal complement） （遇到，以前）
lccomp — 位置补语（localizer complement） （占，以上）
       — 结果补语（resultative complement）
中心语为名词
   mod — 修饰语（modifier）
  pass — 被动修饰（passive）
  tmod — 时间修饰（temporal modifier）
 rcmod — 关系从句修饰（relative clause modifier） （问题，遇到）
 numod — 数量修饰（numeric modifier） （规定，若干）
ornmod — 序数修饰（numeric modifier）
   clf — 类别修饰（classifier modifier） （文件，件）
  nmod — 复合名词修饰（noun compound modifier） （浦东，上海）
  amod — 形容词修饰（adjetive modifier） （情况，新）
advmod — 副词修饰（adverbial modifier） （做到，基本）
  vmod — 动词修饰（verb modifier，participle modifier）
prnmod — 插入词修饰（parenthetical modifier）
   neg — 不定修饰（negative modifier） (遇到，不)
   det — 限定词修饰（determiner modifier） （活动，这些）
 possm — 所属标记（possessive marker），NP
  poss — 所属修饰（possessive modifier），NP
  dvpm — DVP标记（dvp marker），DVP （简单，的）
dvpmod — DVP修饰（dvp modifier），DVP （采取，简单）
  assm — 关联标记（associative marker），DNP （开发，的）
assmod — 关联修饰（associative modifier），NP|QP （教训，特区）
  prep — 介词修饰（prepositional modifier） NP|VP|IP（采取，对）
 clmod — 从句修饰（clause modifier） （因为，开始）
 plmod — 介词性地点修饰（prepositional localizer modifier） （在，上）
   asp — 时态标词（aspect marker） （做到，了）
partmod– 分词修饰（participial modifier） 不存在
   etc — 等关系（etc） （办法，等）
中心语为实词
  conj — 联合(conjunct)
   cop — 系动(copula) 双指助动词？？？？
    cc — 连接(coordination)，指中心词与连词 （开发，与）
其它
  attr — 属性关系 （是，工程）
cordmod– 并列联合动词（coordinated verb compound） （颁布，实行）
  mmod — 情态动词（modal verb） （得到，能）
    ba — 把字关系
tclaus — 时间从句 （以后，积累）
       — semantic dependent
   cpm — 补语化成分（complementizer），一般指“的”引导的CP （振兴，的）