「合併」依賴關係和選區樹

Question

我正在研究使用CoreNlp爲了解析句子，使用各種可用的註釋器（主要是選區和情緒）的研究。

我現在試圖創建一個「合併」樹，其中包括我將從中提取語法（可以考慮PCFG）的選區和依賴信息。

我試圖得到類似的圖像在左樹：

​​ （從Relational-Realizational Parsing (Tsarfaty and Sima’an, 2008)圖像）

有一些「簡單」的方式與所提供的解析器輸出工作（在代碼就是）得到類似的東西？

或者，您可能知道基於斯坦福NLP庫的任何實現嗎？

請問GrammaticalStructure會有幫助嗎？是否爲每個節點製作一個GS並在每個選區節點讀取它是typedDependencies()這裏有意義？

Answer 1

爲創建合併選區和依賴樹所需的代碼創建了一個「代碼片段」（相當長的一段代碼），該代碼遵循上述建議的線路 - 遍歷兩棵樹。

Merge Constituency and Dependency

在較高水平的過程：

1. 使用解析器/管道

2. 從它那裏得到的樹和語法結構獲得選區樹，輸入依賴性（注意 - 保持標點符號）

3. 將類型化依賴轉換爲依賴樹

4. 根據匹配的節點覆蓋範圍合併依賴和選區樹。

的代碼（類）：

• DependencySpan - 表示跨度和覆蓋它的節點（用於匹配跨度）

• DependencyTreeNode - 在依賴關係樹中的節點，其保持參考核心標籤（其反過來具有用於獲得跨度的相關字索引）

• MergedNode - 合併選區+依賴節點。

• MergeConstituencyAndDependency - 合併樹的實際代碼 - 遵循上述算法。包括主要（測試的入口點）。

有一件事我不是100％肯定的是爲什麼需要「情緒」註釋 - 沒有它創造的語法結構將引發錯誤。

A免責聲明 - 我不熟悉斯坦福NLP圖書館及其所有選項。代碼鬆散地基於我在網上找到的其他例子，可能有更好的方法來完成這項任務。

Answer 2

下面是一些使用選區和依賴分析的代碼示意圖。

Properties props = new Properties(); 
props.setProperty("annotators","tokenize, ssplit, pos, lemma, parse"); 
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); 
String sampleDoc = "This is the first sentence. This is the second one."; 
Annotation annotation = new Annotation(sampleDoc); 
pipeline.annotate(annotation); 
List<CoreMap> sentences = annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class); 
for (CoreMap sentence : sentences) { 
    Tree tree = sentence.get(TreeCoreAnnotations.TreeAnnotation.class); 
    SemanticGraph deps = sentence.get(SemanticGraphCoreAnnotations.BasicDependenciesAnnotation.class); 
} 

爲你的項目，你會需要學習這兩個類：

http://nlp.stanford.edu/nlp/javadoc/javanlp/edu/stanford/nlp/trees/Tree.html

http://nlp.stanford.edu/nlp/javadoc/javanlp/edu/stanford/nlp/semgraph/SemanticGraph.html

樹類代表選區解析和SemanticGraph類代表的依賴解析。