stanza 是斯坦福开源Python版nlp库，对自然语言处理有好大的提升，具体好在哪里，官网里面都有介绍，这里就不翻译了。下面放上对应的官网和仓库地址。
stanza 官网地址：点击我进入
stanza github 仓库地址：点击我进入
安装步骤
1、Pycharm 中在设置中安装 stanza 是比较慢的，因此不建议这种方法，而且也考不到进度到那里了。
2、直接在pycharm中安装也有尝试，但是很长时间都没看到成功，这里推荐使用将仓库代码克隆下来，在本地进行手动安装，最主要的是速度快。
# 为了方面查找，这里建议直接将仓库克隆到桌面最省事。 cd ~/Destop git clone https://github.com/stanfordnlp/stanza.git cd stanza pip install -e .
pip 安装成功之后下面就是将安装好的内容移动到pycharm使用的Interpreter，也就是下图使用的python路径对应的site-packages中。
找到上图对应的跟bin同一目录的lib文件，lib->python3.7->site-packages。打开这个文件夹，将之前安装好的 stanza 移过来。如果是克隆在桌面了，就到桌面去找对应的文件夹，会发现刚才克隆的stanza文件夹下多了两个文件：stanza、stanza.egg-info，将这两个文件移动到上面的 site-packages 中，这样就可以在 pycharm 中直接导入使用。以上stanza安装完成。
使用
Pycharm 中使用stanza也比较简单，直接导入使用。
import stanza # 这一步是去下载对应的英文模型，执行一下看命令行链接出来就可以，命令行有可能不会成功，还是老方法把命令行中的地址，放到浏览器中直接下载。 stanza.download('en')
执行之后，会出现下面的链接，链接放到浏览器后下载完成解压。
第二个地址直接点击去下载也行，这里放上地址：英文模型下载。
英文模型下载完成后，解压会看到里面有对应的文件。将文件放到下面命令执行后报错的路径下。
nlp = stanza.Pipeline('en') doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii. He was elected president in 2008.")
执行上面两句会看到报错，说在xxx路径找不到模型包，把刚才下载的模型放到这个文件夹中，这个文件一般是在用户目录下stanza_resources，比如：/Users/xxxx/stanza_resources,
该目录下有en（代表英文模型），把下载的模型放到这个目录：/Users/xxxx/stanza_resources/en/。
以上步骤完成后，就可以使用。
说下stanza进行实体识别时候好处是，直接将识别的实体封装成了json格式，识别出的实体比如：PERSON、ORG、LOCATION等，词性为“O”的并不会出现在识别结果中，这样方便多了，不需要在进行过滤到不想要的实体。具体效果如下：
import stanza nlp = stanza.Pipeline('en') doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii. John studies at Stanford University in NewYork.") for sentence in doc.sentences: print(sentence.ents)
输出如下：
[{ "text": "Barack Obama", "type": "PERSON", "start_char": 0, "end_char": 12 }, { "text": "Hawaii", "type": "GPE", "start_char": 25, "end_char": 31 }, { "text": "John", "type": "PERSON", "start_char": 34, "end_char": 38 }, { "text": "Stanford University", "type": "ORG", "start_char": 50, "end_char": 69 }, { "text": "NewYork", "type": "GPE", "start_char": 73, "end_char": 80 }]
这里比stanfordcorenlp实体识别区别是：实体会进行组块分析，比如 Barack Obama识别成一个实体（PERSON）。而stanfordcorenlp则会分开识别：Barack（PERSON）、Obama（PEROSN）。