自然语言解析器（例如Stanford parser）输出句子的句法树，也许输出POS标记的单词列表和依赖项列表。例如：
Bell总部位于洛杉矶，生产和销售电子产品，计算机和建筑产品。
斯坦福解析器correctly infers，＆＃34; 的主题＆＃34;是＆＃34; 贝尔＆＃34;对象是＆＃34; 产品＆＃34;而＆＃34; 电子＆＃34;，＆＃34; 计算机＆＃34;，＆＃34; 建设＆＃34 ;是＆＃34; 产品的所有修饰符＆＃34;。与＆＃34; 分发＆＃34;类似。一个自然的下一步是使用这些信息来构建这样的关系列表：
......还有几个。更一般地说，我想要一个表格关系列表：
主题 - 行动 - 对象
为了具体起见，我们假设动作只能是单个动词，主语 - 名词和对象 - 带有可选形容词的名词。显然，从解析的句子到一组这样的关系的转换将是有损的，但是结果比原始的句法树更容易进一步加工机器。我知道如何在看到解析的句子时手动提取这些关系，这个问题问：如何自动执行此操作？是否有一个已知的算法可以做类似的事情？如果没有，我应该如何建立一个？
我没有要求解析器推荐，这是一个解析之上的任务。这个任务在我看来
因此我想象人们已经多次这样做了。不幸的是，我无法找到任何接近的东西。