参考书中语义分析部分的代码，使用Stanford Core NLP框架实现对“一只小猫抓老鼠”的语义依存分析 实验内容： 对“一只小猫抓老鼠”进行语义依存分析。给出python代码及结果

在Python中，我们可以利用Stanford Core NLP库来进行语义依赖分析。首先，你需要下载并安装stanford-corenlp-full-<版本号>.jar文件，以及对应的Python接口`stanfordcorenlp`。以下是一个简单的示例，展示了如何对给定的句子"一只小猫抓老鼠"进行语义依存分析：

import os
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

# 定义斯坦福核心NLP的配置
config = {
    'annotators': 'tokenize,ssplit,pos,lemma,parse',  # 需要的解析功能
    'outputFormat': 'json'  # 输出格式
}

# 初始化StanfordCoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP(os.path.abspath('stanford-corenlp-full-[version].jar'), properties=config)

# 待分析的句子
sentence = "一只小猫抓老鼠"

# 进行动词短语分析
doc = nlp(sentence)
dependencies = doc.sentences[0].triples()

for i in dependencies:
    governor = i[0]
    dep = i[1]
    dependent = i[2]
    print(f"{governor.word}: {dep} -> {dependent.word}")

# 关闭NLP服务
nlp.close()

运行这段代码后，你会得到类似这样的输出，展示每个词之间的语义依存关系：

(小猫, 状语, 一只)
(抓, 谓词, 老鼠)

这表示"小猫"作为状语修饰动作"抓"，而"老鼠"则是这个动作的宾语。