NLTK Python 中的类型化依赖解析

Question

我有一句话

"I shot an elephant in my sleep"

句子的类型依赖是

nsubj(shot-2, I-1)
det(elephant-4, an-3)
dobj(shot-2, elephant-4)
prep(shot-2, in-5)
poss(sleep-7, my-6)
pobj(in-5, sleep-7)

如何在 Python 中使用 NLTK（最好，但也可以）使用 Stanford Parser（或任何解析器）获取类型化依赖项？

注意 - 我知道它与 this question 非常相似。但不存在好的答案。

Answer 1

Stanford 解析器有一个 python 包装器，你可以得到它here。

它会给你句子的依赖树。

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编辑：

我在这里假设您启动了一个服务器，如here 所说。我还假设你已经安装了 jsonrpclib。

下面的代码会产生你想要的：

import json
import jsonrpclib

class StanfordNLP:
    def __init__(self, port_number=8080):
        self.server = jsonrpclib.Server("http://localhost:%d" % port_number)

    def parse(self, text):
        return json.loads(self.server.parse(text))

nlp = StanfordNLP()
sentence = 'I shot an elephant in my sleep'
result = nlp.parse(sentence)
result['sentences'][0]['indexeddependencies']

>>>
['root', 'ROOT-0', 'shot-2']
['nsubj', 'shot-2', 'I-1']
['det', 'elephant-4', 'an-3']
['dobj', 'shot-2', 'elephant-4']
['poss', 'sleep-7', 'my-6']
['prep_in', 'shot-2', 'sleep-7']

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EDIT2：

现在，斯坦福解析器有一个HTTP API。因此，不再需要 python 包装器。