从句子中提取三重答案

【问题标题】：Triple extraction from a sentance从句子中提取三重
【发布时间】：2014-04-03 08:08:00
【问题描述】：

我有这个格式的解析文本，我是通过使用 Standford nlp 得到的。

   (ROOT
  (S
    (NP (DT A) (NN passenger) (NN plane))
    (VP (VBZ has)
      (VP (VBD crashed)
        (ADVP (RB shortly))
        (PP (IN after)
          (NP
            (NP (NN take-off))
            (PP (IN from)
              (NP (NNP Kyrgyzstan) (`` `) (NNP scapital) (, ,) (NNP Bishkek)))))
        (, ,)
        (VP (VBG killing)
          (NP
            (NP (DT a) (JJ large) (NN number))
            (PP (IN of)
              (NP
                (NP (DT those))
                (PP (IN on)
                  (NP (NN board)))))))))
    (. .)))

det(plane-3, A-1)
nn(plane-3, passenger-2)
nsubj(crashed-5, plane-3)
aux(crashed-5, has-4)
root(ROOT-0, crashed-5)
advmod(crashed-5, shortly-6)
prep_after(crashed-5, take-off-8)
nn(Bishkek-14, Kyrgyzstan-10)
nn(Bishkek-14, scapital-12)
prep_from(take-off-8, Bishkek-14)
dep(crashed-5, killing-16)
det(number-19, a-17)
amod(number-19, large-18)
dobj(killing-16, number-19)
prep_of(number-19, those-21)
prep_on(those-21, board-23)

我正在尝试构建一个 RDF 图，我需要一个工具或库来从中提取三元组（主语、宾语、谓词）。

【问题讨论】：

请注意，“要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的非现场资源的问题对于 Stack Overflow 来说是无关紧要的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，请描述问题以及迄今为止为解决该问题所做的工作。”要求图书馆这样做是题外话。但是，将树结构转换为基于 RDF 的表示并不难。如果您已经编写了一些代码来启动此过程，那么询问它将成为主题。
感谢 Joshua 先生的澄清，我会尝试

标签： java nlp rdf stanford-nlp triples

【解决方案1】：

你可以使用 CoreNLP 的 OpenIE 模块来提取三元组访问这里：

https://nlp.stanford.edu/software/openie.html

了解更多。您可以进一步使用这些关系三元组来创建 RDF 图。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您有带注释的数据，您可以通过TDEER 训练您的三重提取模型。

【讨论】：