使用stanford nlp进行依存句法分析
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了使用stanford nlp进行依存句法分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
序
本文主要研究下如何使用stanford nlp进行依存句法分析
maven
<dependency>
<groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
<artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
<version>3.9.1</version>
</dependency>LexicalizedParser
Lexical是词汇的意思，LexicalizedParser即词汇的语法解析
@Test
public void testLexicalizedParser() throws IOException {
LexicalizedParser lp = LexicalizedParser.loadModel(this.getClass().getClassLoader().getResource("xinhuaFactoredSegmenting.ser.gz").getPath());
List<String> lines = Arrays.asList("小明喜欢吃香蕉");
lines.stream().forEach(sentence -> {
Tree tree = lp.parse(sentence);
ChineseGrammaticalStructure gs = new ChineseGrammaticalStructure(tree);
Collection<TypedDependency> tdl = gs.typedDependenciesCollapsed();
System.out.println("sentence:"+sentence);
tdl.stream().forEach(typedDependency -> {
System.out.println("Governor Word: [" + typedDependency.gov() + "] Relation: [" + typedDependency.reln().getLongName() + "] Dependent Word: [" + typedDependency.dep() + "]");
});
});
}这里加载了xinhuaFactoredSegmenting.ser.gz
输出
sentence:小明喜欢吃香蕉
Governor Word: [喜欢/VV] Relation: [nominal subject] Dependent Word: [小明/NR]
Governor Word: [ROOT] Relation: [root] Dependent Word: [喜欢/VV]
Governor Word: [喜欢/VV] Relation: [clausal complement] Dependent Word: [吃/VV]
Governor Word: [吃/VV] Relation: [direct object] Dependent Word: [香蕉/NN]关系说明
- root 句子的开头，一个虚拟的node
- nsubj(
nominal subject) 名词主语 - dobj(
direct object) 直接宾语 - ccomp(
clausal complement) 从句补充
词性说明
- VV 动词
- NR 人名
- NN 常用名词
小结
本文利用stanford nlp的LexicalizedParser对中文句子进行了简单的依存关系分析，更深入的内容见下面的参考文档。
doc
- nlp stanford parser
- ChineseGrammaticalRelations
- nlp stanford dependencies_manual
- Stanford-parser依存句法关系解释
以上是关于使用stanford nlp进行依存句法分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
stanford NLP、哈工大云平台NLTP、百度NLPC