我想使用Stanford Parser创建一个.conll文件以供进一步处理。 到目前为止,我设法用命令解析测试句子:
stanford-parser-full-2013-06-20/lexparser.sh stanford-parser-full-2013-06-20/data/testsent.txt > output.txt
我希望在.conll中有一个文件,而不是txt文件。我很确定它是可能的,在文档中提到它(参见here)。我可以以某种方式修改我的命令,还是我必须编写Javacode? p>
感谢您的帮助!
答案 0 :(得分:8)
如果您正在寻找以CoNLL X(CoNLL 2006)格式打印的依赖项,请从命令行尝试:
java -mx150m -cp "stanford-parser-full-2013-06-20/*:" edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser -outputFormat "penn" edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz stanford-parser-full-2013-06-20/data/testsent.txt >testsent.tree
java -mx150m -cp "stanford-parser-full-2013-06-20/*:" edu.stanford.nlp.trees.EnglishGrammaticalStructure -treeFile testsent.tree -conllx
这是第一个测试句的输出:
1 Scores _ NNS NNS _ 4 nsubj _ _
2 of _ IN IN _ 0 erased _ _
3 properties _ NNS NNS _ 1 prep_of _ _
4 are _ VBP VBP _ 0 root _ _
5 under _ IN IN _ 0 erased _ _
6 extreme _ JJ JJ _ 8 amod _ _
7 fire _ NN NN _ 8 nn _ _
8 threat _ NN NN _ 4 prep_under _ _
9 as _ IN IN _ 13 mark _ _
10 a _ DT DT _ 12 det _ _
11 huge _ JJ JJ _ 12 amod _ _
12 blaze _ NN NN _ 15 xsubj _ _
13 continues _ VBZ VBZ _ 4 advcl _ _
14 to _ TO TO _ 15 aux _ _
15 advance _ VB VB _ 13 xcomp _ _
16 through _ IN IN _ 0 erased _ _
17 Sydney _ NNP NNP _ 20 poss _ _
18 's _ POS POS _ 0 erased _ _
19 north-western _ JJ JJ _ 20 amod _ _
20 suburbs _ NNS NNS _ 15 prep_through _ _
21 . _ . . _ 4 punct _ _
答案 1 :(得分:3)
我不确定你是否可以通过命令行执行此操作,但这是一个java版本:
for (List<HasWord> sentence : new DocumentPreprocessor(new StringReader(filename))) {
Tree parse = lp.apply(sentence);
GrammaticalStructure gs = gsf.newGrammaticalStructure(parse);
GrammaticalStructure.printDependencies(gs, gs.typedDependencies(), parse, true, false);
}
答案 2 :(得分:0)
有一个conll2007
输出see the TreePrint documentation for all options。
这里是使用斯坦福解析器3.8版本的示例。假设输入文件每行只有一个句子,以斯坦福依赖关系(不是通用依赖关系)输出,没有传播/折叠,保持标点符号,并且在conll2007中输出:
java -Xmx4g -cp "stanford-corenlp-full-2017-06-09/*" edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser -sentences newline -outputFormat conll2007 -originalDependencies -outputFormatOptions "basicDependencies,includePunctuationDependencies" edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz input.txt