Entorno de generación de ASTs en vivo
búsqueda y dibujado de hiperónimos e hipónimos
para performance en vivo con Marmotas Dream
Software MADE IN CÓRDOBA, ARGENTINA
Maxima SEMIOSIS
por KAREN PALACIO aka kardaver
Muchos prerequisitos (estàs avisade)
Testeado solo para python 3.8
Crear virtualenv con requerimientos de requirements.txt
pip install -r requirements.txt
Bajarse el stanford core NLP server
Mantener corriendo stanford core NLP server (en port 9000)
java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000
Tener abierta index.html en un navegador
levantar servidores de python
bash run.sh
python3 word_graph.py
sabiendo que syntax_tree se cae, para correrlo tranquilamente durante la performance levantar un nohup process
usando el script de bash
bash ./run.sh
eso levanta un proceso en el background, para terminarlo despues hacer
ps -ef | grep "run.sh"
y
kill PID