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私はNLPアプリケーションを構築しており、ほとんどの解析作業にスタンフォードパーサーを使用していますが、Pythonの使用を開始したいと思います。

これまでのところ、NLTKが最善の策のようですが、文法的な依存関係を解析する方法がわかりません。つまり、これはスタンフォードパーサーの例です。元の文「Pythonに切り替えています」からPythonを使用してNTLKでこれを生成できるようにしたいと思います。

nsubj(switching-3, I-1)
aux(switching-3, am-2)
prep_to(switching-3, Python-5)

誰かが私に文法的な依存関係を解析するための正しい方向への突き刺しを与えることができますか？

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NLTKには、MaltParserの使用のサポートが含まれています。nltk.parse.malt.MaltParserを参照してください。

ここで利用できるMaltParserの事前トレーニング済みの英語モデルは、スタンフォードの基本的な依存関係表現に解析されます。ただし、基本的な依存関係を上記の解析例で示したCCprocessed表現に変換するには、StanfordのJavaNLPコードを呼び出す必要があります。

于 2010-06-27T08:38:47.060 に答える