要并行使用StanfordCoreNLP，可以使用Python的multiprocessing库来实现。下面是一个示例代码，演示了如何在多个进程中并行使用StanfordCoreNLP来进行文本处理。

import multiprocessing
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

# 定义一个函数，用于处理文本
def process_text(text):
    # 创建StanfordCoreNLP对象
    nlp = StanfordCoreNLP(r'/path/to/stanford-corenlp-full-2018-10-05')

    # 执行文本处理操作
    result = nlp.annotate(text, properties={
        'annotators': 'tokenize,ssplit,pos,lemma,ner',
        'outputFormat': 'json'
    })

    # 关闭StanfordCoreNLP对象
    nlp.close()

    return result

if __name__ == '__main__':
    # 要处理的文本列表
    texts = ['This is the first sentence.', 'This is the second sentence.']

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 在多个进程中并行处理文本
    results = pool.map(process_text, texts)

    # 打印处理结果
    for result in results:
        print(result)

注意，需要将/path/to/stanford-corenlp-full-2018-10-05替换为你自己的Stanford CoreNLP的路径。此外，确保已经安装了stanfordcorenlp和multiprocessing库。