使用stanford nlp查找句子的时态

Question

Q1.I我试图让一个完整的句子变得紧张，只是不知道如何使用nlp来完成它。 任何帮助表示赞赏。

Q2。使用nlp可以从句子中提取所有信息吗？

目前我可以， 我得到：1。判决的声音         2.subject对象动词         3.POS标签。

可以提取更多信息，请告知我们。

Answer 1

Penn树库分别将VBD和VBN定义为动词的过去时和过去分词。在许多句子中，只需获取POS标签并检查这两个标签的存在就足够了。然而，在其他情况下，可能存在多个时态的动词，而整个句子是过去时态。对于这些情况，您需要使用选区解析。斯坦福NLP还提供了解析器。您可以使用它来检测最外面的动词短语（标记为VP）。如果动词的过去时/分词形式是动词短语中所有其他动词的祖先，则应将句子的时态标记为过去时。

Dror给出的例子产生了这个：

(ROOT
  (S
    (NP (PRP I))
    (VP (VBD did) (RB n't)
      (VP (VB want)
        (NP (DT the) (NN dog)
          (S
            (VP (TO to)
              (VP (VB eat)
                (NP (PRP$ my) (NN homework))))))))
    (. .)))

即使 eat 未过去时，动词短语中最顶端的动词也会被正确标记VBD（即过去时）。

编辑（一些其他信息）：

复杂句子具有所谓的主要时态和次要时态。对于像“当我到达那里，他已经离开”这样的句子，没有“完全时态”这样的东西。您只能区分主要和次要。

如果您需要有关完美，连续等的信息，那么您必须根据POS标记派生规则。例如。现在时的辅助动词后跟过去时的动词将表达现在的完成时（如果有明显的反例，请加上答案......我现在想不到任何一个）。

Answer 2

基本上，英语句子的时态由句子头部的动词形式决定。您可以在此帖子中了解有关The Contextors’ Tense Conjugator的更多相关信息。使用解析器可以识别头部动词及其形式。

可以从句子中提取的信息类型取决于您执行的分析。您可以提取句子的其他组成部分，如介词补语，预测补语和辅助，以及其他语法属性，如方面，次要时，模态和极性。有些句子包含嵌入式子句，如下面Contextors API中的示例所示。在这种情况下，您可能还想从嵌入式子句中提取此信息。

Answer 3

  

我想要完整时态，例如：简单呈现或呈现完美连续   紧张......据我所知，我不能简单地从POS标签中获取

请注意，上面示例中的内容不是时态的示例，而是某些时态/方面配置的示例。虽然时态紧张（过去，现在，将来）会产生时间上的可能性，但是方面类别（渐进的，连续的，完整的等等）却将可能性与时间流程联系起来（即它是否有界/完成，是否是一个连续的事件，等等。因此，时态和方面是两个不同的语法范畴。在英语中，它们都是语言复合体的一部分，这使得它们很容易混淆，并且可以用一种方法查找/分析它们。在许多其他语言中，它们是分开实现的（不同的结构位置，功能项目，结构等）。当心。