可以选择不连接Stanford CoreNLP的服务器吗，因为我已经下载并安装了Stanford core nlp到本地了

是的，您可以选择在本地运行Stanford CoreNLP，而不是连接远程服务器。这可以通过传递Stanford CoreNLP的本地路径来实现。

以下是使用本地Stanford CoreNLP的Python代码示例：

import stanfordcorenlp
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 指定Stanford CoreNLP的本地路径
nlp = StanfordCoreNLP(r'/path/to/your/stanford-corenlp-full-2021-05-26', lang='en')

# 输入文章内容
text = 'This is a sample sentence. And here is another one.'

# 分句
sentences = nlp.splitter(text)

# 获取每个句子的词性标注、命名实体识别、句法依存分析
for sentence in sentences:
    # 分词
    words = [word for word in nlp.word_tokenize(sentence) if word.isalnum() and not nlp.is_stopword(word)]
    # 词性标注
    pos = nlp.pos_tag(sentence)
    # 命名实体识别
    ner = nlp.ner(sentence)
    # 句法依存分析
    dep_parse = nlp.dependency_parse(sentence)
    
    # 提取关系
    edges = []
    for governor, dep, dependent in dep_parse:
        edges.append((words[governor-1], words[dependent-1], dep))
        
    # 可视化关系图
    G = nx.DiGraph()
    G.add_edges_from(edges)
    nx.draw(G, with_labels=True)
    plt.show()

在这个示例中，我们使用`StanfordCoreNLP`类，并将Stanford CoreNLP的路径传递给它的构造函数。请注意，`path/to/your/stanford-corenlp-full-2021-05-26`应该替换为您自己的Stanford CoreNLP的路径。

此外，您还需要确保已经下载并解压了Stanford CoreNLP的完整版。