在Stanford coreNLP中使用Dependency Parser

Question

我使用Stanford coreNLP（http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml）来解析句子并提取单词之间的依赖关系。

我已经设法创建了依赖关系图，就像提供的链接中的示例一样，但我不知道如何使用它。我可以使用toString()方法打印整个图形，但我遇到的问题是搜索图形中某些单词的方法（例如getChildList）需要将IndexedWord对象作为参数。现在，很明显为什么他们这样做是因为图的节点是IndexedWord类型，但是我不清楚如何创建这样的对象以搜索特定节点。

例如：我想在句子中找到代表“问题”一词的节点的子节点。我如何创建一个表示单词“problem”的IndexWord对象，以便我可以在图中搜索它？

Answer 1

通常，您不应该创建自己的IndexedWord对象。 （这些用于表示“单词标记”，即文本中的特定单词，而不是“单词类型”，因此要求单词“问题” - 单词类型 - 并不是真正有效;特别是一个句子可以有多个这种单词类型的标记。）

有一些方便的方法可以让你做你想做的事情：

• sg.getNodeByWordPattern（String pattern）
• sg.getAllNodesByWordPattern（String pattern）

第一个有点危险，因为它只返回匹配模式的第一个IndexedWord，如果没有则返回null。但这是你所要求的最直接的。

其他一些方法是：

• sg.getFirstRoot（）查找图形的（通常是唯一的）根，然后从那里向下导航，例如使用sg.getChildren（root）方法。
• sg.vertexSet（）获取图中的所有IndexWord对象。
• sg.getNodeByIndex（int）如果您已经知道输入句子，因此可以通过整数索引来询问单词。

通常这些方法会让您遍历节点。真的，前两个得到... Node ...方法只是为你做迭代。