Python StanfordNerTagger coreNLPの出力はスタンフォードネータグャーのオンラインデモとは異なります

Question

私はスタンフォードcoreNLP [stanford-ner-2015-12-09]をpython nltk StanfordNERTAggerと一緒に使用していますが、オンラインデモとは異なる結果を示しています。

私はこのスレッド "https://mailman.stanford.edu/pipermail/java-nlp-user/2011-August/001283.html"を見ましたが、 "彼らは同じモデルを使用していますが、CoreNLPの最初のPOSタグでデータを分析し、それを解析します。

私が試したほとんどの例では、coreNLPよりも優れているため、オンラインデモの結果を整列させる方法はありますか？

CoreNLP 
[(u'Tom', u'PERSON'), (u'Cruise', u'PERSON'), (u'was', u'O'), (u'born', u'O'), (u'on', u'O'), (u'July', u'O'), (u'3,', u'O'), (u'1962,', u'O'), (u'in', u'O'), (u'Syracuse,', u'O'), (u'New', u'LOCATION'), (u'York', u'LOCATION')] 

OnlineDEMO 
Tom Cruise was born on July 3, 1962, in Syracuse, New York. 
Person         Location Location  

Answer 1

これはトークン化によるものである：

st = StanfordNERTagger(model_path, stanford_tagger_jar, encoding='utf8') 
r=st.tag("Tom Cruise was born on July 3, 1962, in Syracuse, New York.".split()) 
for e in r: 
    print e 

この場所としてシラキュースにタグを付けるしない：

(u'Tom', u'PERSON') 
(u'Cruise', u'PERSON') 
(u'was', u'O') 
(u'born', u'O') 
(u'on', u'O') 
(u'July', u'O') 
(u'3,', u'O') 
(u'1962,', u'O') 
(u'in', u'O') 
(u'Syracuse,', u'O') 
(u'New', u'LOCATION') 
(u'York.', u'LOCATION') 

しかし、これは行います：

from nltk import word_tokenize 
st = StanfordNERTagger(model_path, stanford_tagger_jar, encoding='utf8') 
r=st.tag(word_tokenize("Tom Cruise was born on July 3, 1962, in Syracuse, New York.")) 
for e in r: 
    print e 

(u'Tom', u'PERSON') 
(u'Cruise', u'PERSON') 
(u'was', u'O') 
(u'born', u'O') 
(u'on', u'O') 
(u'July', u'O') 
(u'3', u'O') 
(u',', u'O') 
(u'1962', u'O') 
(u',', u'O') 
(u'in', u'O') 
(u'Syracuse', u'LOCATION') 
(u',', u'O') 
(u'New', u'LOCATION') 
(u'York', u'LOCATION') 
(u'.', u'O')