Nltk: Depreciar al viejo analizador de Stanford

Hemos desaprobado los StanfordTokenizer / StanfordSegmenter , StanfordPOSTagger y StanfordNERTagger .

Sería bueno descartar también los antiguos StanfordParser , StanfordDependencyParser y StanfordNeuralDependencyParser por

1. Agregar las advertencias adecuadas a la interfaz anterior

2a. Envuelva los tipos de pato por CoreNLPParser que emulan las funciones de la interfaz anterior

2b. Escriba documentación sobre cómo usar CoreNLPParser para usar el análisis de dependencia y dependencia neuronal

1. Escribir pruebas para las nuevas interfaces del analizador CoreNLP

Ambos métodos (2a) y (2b) solo deberían afectar el argumento properties del api_call

La interfaz actual para CoreNLPParser :

>>> from nltk.parse.corenlp import CoreNLPParser
>>> sent = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'
>>> next(parser.raw_parse(sent)).pretty_print()  # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE
                         ROOT
                          |
                          S
           _______________|__________________________
          |                         VP               |
          |                _________|___             |
          |               |             PP           |
          |               |     ________|___         |
          NP              |    |            NP       |
      ____|__________     |    |     _______|____    |
     DT   JJ    JJ   NN  VBZ   IN   DT      JJ   NN  .
     |    |     |    |    |    |    |       |    |   |
    The quick brown fox jumps over the     lazy dog  .

La interfaz deseada podría verse así:

# Using Duck-types
>>> from nltk.parse.stanford import CoreNLPParser
>>> depparser = CoreNLPDependencyParser('http://localhost:9000')
>>> depparser.parse(sent)
>>> ndepparser = CoreNLPNeuralDependencyParser('http://localhost:9000')
>>> ndepparser.parse(sent)

# Using arguments to control `properties` for `api_call()` 
>>> from nltk.parse.stanford import CoreNLPParser

>>> depparser = CoreNLPParser('http://localhost:9000', parser_type="dependency")
>>> depparser.parse(sent)

>>> ndepparser = CoreNLPNeuralDependencyParser('http://localhost:9000', parser_type="neural_dependency")
>>> ndepparser.parse(sent)

Esto sería un buen proyecto de clase o un buen primer desafío; P