Question

我正在使用NLTK和Maltparser从自然语言的句子中提取依赖关系。我使用此代码使用Stanford解析器进行了一些实验：

sentence =  '''I shot an elephant in my pajamas'''
os.popen("echo '"+sentence+"' > ~/stanfordtemp.txt")
parser_out = os.popen("/usr/local/Cellar/stanford-parser/2.0.3/bin/lexparser.sh ~/stanfordtemp.txt").readlines()

for i, tag in enumerate(parser_out):
    if len(tag.strip()) > 0 and tag.strip()[0] == '(':
        parse = " ".join(tag.strip())
        print i, "Parse: ", tag
    elif len(tag.strip()) > 0:
        print i, "Typed dependencies: ", tag 
bracketed_parse = " ".join( [tag.strip() for tag in parser_out if len(tag.strip()) > 0 and tag.strip()[0] == "("] )
print bracketed_parse

并得到了这个好结果：

Parsing [sent. 1 len. 7]: I shot an elephant in my pajamas

Parsed 7 words in 1 sentences (12,87 wds/sec; 1,84 sents/sec).
0 Parse:  (ROOT
1 Parse:    (S
2 Parse:      (NP (PRP I))
3 Parse:      (VP (VBD shot)
4 Parse:        (NP (DT an) (NN elephant))
5 Parse:        (PP (IN in)
6 Parse:          (NP (PRP$ my) (NNS pajamas))))))
8 Typed dependencies:  nsubj(shot-2, I-1)
9 Typed dependencies:  root(ROOT-0, shot-2)
10 Typed dependencies:  det(elephant-4, an-3)
11 Typed dependencies:  dobj(shot-2, elephant-4)
12 Typed dependencies:  poss(pajamas-7, my-6)
13 Typed dependencies:  prep_in(shot-2, pajamas-7)

使用MaltParser我有这段代码：

os.environ['MALTPARSERHOME']="/Applications/maltparser-1.7.2"
maltParser = nltk.parse.malt.MaltParser(working_dir="/Applications/maltparser-1.7.2", 
                                        mco="engmalt.linear-1.7",
                                        additional_java_args=['-Xmx1024m'])
txt = '''I shot an elephant in my pajamas'''
graph = maltParser.raw_parse(txt)
print(graph.tree().pprint())

和以下输出：

(pajamas (shot I) an elephant in my)

问题：我可以使用与使用Stanford解析器时相同的输出吗？任何帮助都会很棒。

Answer 1

在MALT文档中查看我没有看到与您显示的详细Stanford Parser输出100％匹配的选项，但您可以尝试使用connlx和connlu输出选项来查看它们是否具有以下信息：你需要。

http://www.maltparser.org/options.html

原则上，非投影性依赖性分析可以通过MALT输出的转换重新表示为选区分析，这样可以为您提供不必过多努力的包围，但对成分进行标记会有更多的工作。

使用NLTK和MaltParser的依赖性解析器

1 个答案: