StanfordCoreNLP()有哪些函数，对应的功能和使用方法是什么

`StanfordCoreNLP()`库包含了多种自然语言处理(NLP)功能，包括但不限于：

1. **分词**[^1]：`word_tokenize(sentence)` 函数用于将输入的文本分解成单词或标记，如 `words = list(nlp_zh.word_tokenize(sentence))`，返回的是句子的分词结果。

2. **词性标注**：虽然直接提到的函数未明确指出，但斯坦福核心NLP通常会自动进行词性标注，这是许多NLP任务的基础，比如识别名词、动词等。

3. **依存分析**：`dependency_parse(sentence)` 用于解析句子的句法结构，返回一个依赖关系列表，如 `depend = list(nlp_zh.dependency_parse(sentence))`，这表明每个单词与其在句子中的从属关系。

4. **生成依存图**：虽然未给出具体函数，但可能有可视化工具如 `Digraph` 来生成句子的依存关系图，帮助理解句子成分之间的关系。

要使用这些功能，你需要先安装Stanford CoreNLP库，指定正确的语言版本，然后创建一个`StanfordCoreNLP`实例并调用相应的方法来处理文本。例如，对一个句子进行分词和依存分析的完整流程可能是这样的：

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
from graphviz import Digraph

# 初始化NLP处理器
nlp_zh = StanfordCoreNLP(r'..\stanford-corenlp-4.3.0', lang='zh') # 以中文为例

# 输入待处理的句子
sentence = '生成依存语法树'

# 进行分词和依存关系分析
words = nlp_zh.word_tokenize(sentence)
depend = nlp_zh.dependency_parse(sentence)

# 打印结果
print(f"Words: {words}")
print(f"Dependency relations: {depend}")