StanfordCoreNLPClient не работает должным образом при анализе настроений

Stanford CoreNLP версии 3.9.1

У меня проблема с тем, чтобы StanfordCoreNLPClient работал так же, как StanfordCoreNLP, при анализе настроений.

public class Test {

  public static void main(String[] args) {
    String text = "This server doesn't work!";

    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, sentiment");

    //If I uncomment this line, and comment out the next one, it works                            
    //StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
    StanfordCoreNLPClient pipeline = new StanfordCoreNLPClient(props, "http://localhost", 9000, 2);

    Annotation annotation = new Annotation(text);
    pipeline.annotate(annotation);
    CoreDocument document = new CoreDocument(annotation);           
    CoreSentence sentence = document.sentences().get(0);

    //outputs null when using StanfordCoreNLPClient
    System.out.println(RNNCoreAnnotations.getPredictions(sentence.sentimentTree())); 

    //throws null pointer when using StanfordCoreNLPClien (reason of course is that it uses the same method I called above, I assume)   
    System.out.println(RNNCoreAnnotations.getPredictionsAsStringList(sentence.sentimentTree()));  

}

}

Вывод с использованием StanfordCoreNLPClient pipeline = new StanfordCoreNLPClient(props, "http://localhost", 9000, 2):

 null
 Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException
at edu.stanford.nlp.neural.rnn.RNNCoreAnnotations.getPredictionsAsStringList(RNNCoreAnnotations.java:68)
at tomkri.mastersentimentanalysis.preprocessing.Test.main(Test.java:35)

Вывод с использованием StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props):

     Type = dense , numRows = 5 , numCols = 1
     0.127  
     0.599  
     0.221  
     0.038  
     0.015  

     [0.12680336652661395, 0.5988695516384742, 0.22125584263055106, 0.03843574738131668, 0.014635491823044227]

Другие аннотации, кроме сантиментов, работают в обоих случаях (по крайней мере, те, которые я пробовал).

Сервер запускается нормально, и я могу использовать его из своего веб-браузера. При его использовании я также получаю результаты оценки настроения (для каждого поддерева в синтаксическом анализе) в формате json.