python实现StanfordNERTagger，对小说进行命名实体识别。

首先，您需要下载并安装 Stanford NER Tagger。您可以从这里下载它：https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml

然后，您需要使用 Python 中的 nltk 库来使用 Stanford NER Tagger。首先，您需要安装 nltk：

pip install nltk

然后，您可以使用以下代码来使用 Stanford NER Tagger 进行命名实体识别：

import nltk
from nltk.tag.stanford import StanfordNERTagger

# 使用您下载并安装的 Stanford NER Tagger 的路径来替换下面的路径
st = StanfordNERTagger('/path/to/stanford-ner/classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz',
                       '/path/to/stanford-ner/stanford-ner.jar')

# 要进行命名实体识别的文本
text = "Apple was founded by Steve Jobs in California."

# 使用 Stanford NER Tagger 进行命名实体识别
tags = st.tag(nltk.word_tokenize(text))

print(tags)

输出将是一个列表，其中每个元素都是一个元组，表示单词和其对应的命名实体类型。例如，在上面的例子中，输出可能会是：

[('Apple', 'ORGANIZATION'), ('was', 'O'), ('founded', 'O'), ('by', 'O'), ('Steve', 'PERSON'), ('Jobs', 'PERSON'), ('in', 'O'), ('California', 'LOCATION'), ('.', 'O')]

在这里，'ORGANIZATION' 表示组织，'PERSON' 表示人名，'LOCATION' 表示地名，'O' 表示不是命名实体。

希望这能帮到您！