爲什麼使用nltk的斯坦福分析器不能正確解析一個句子？

Question

我在Python中使用nltk的斯坦福分析器，並從Stanford Parser and NLTK獲得幫助來設置斯坦福nlp庫。

from nltk.parse.stanford import StanfordParser 
from nltk.parse.stanford import StanfordDependencyParser 
parser  = StanfordParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz") 
dep_parser = StanfordDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz") 
one = ("John sees Bill") 
parsed_Sentence = parser.raw_parse(one) 
# GUI 
for line in parsed_Sentence: 
     print line 
     line.draw() 

parsed_Sentence = [parse.tree() for parse in dep_parser.raw_parse(one)] 
print parsed_Sentence 

# GUI 
for line in parsed_Sentence: 
     print line 
     line.draw() 

我得到錯誤的分析和依賴樹，如下面的例子所示，它將'sees'視爲名詞而不是動詞。

我應該怎麼辦？ 當我改變句子時，它的工作完全正確，例如（一個='John see Bill'）。 這句話正確的輸出中可以從這裏看到correct ouput of parse tree

正確的輸出的例子還顯示如下：

Answer 1

再次，沒有模型是完美的（見Python NLTK pos_tag not returning the correct part-of-speech tag ）; P

您可以使用NeuralDependencyParser嘗試「更準確」的解析器。

首先正確安裝使用正確的環境變量（見Stanford Parser and NLTK和https://gist.github.com/alvations/e1df0ba227e542955a8a），然後解析器：

>>> from nltk.internals import find_jars_within_path 
>>> from nltk.parse.stanford import StanfordNeuralDependencyParser 
>>> parser = StanfordNeuralDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/parser/nndep/english_UD.gz") 
>>> stanford_dir = parser._classpath[0].rpartition('/')[0] 
>>> slf4j_jar = stanford_dir + '/slf4j-api.jar' 
>>> parser._classpath = list(parser._classpath) + [slf4j_jar] 
>>> parser.java_options = '-mx5000m' 
>>> sent = "John sees Bill" 
>>> [parse.tree() for parse in parser.raw_parse(sent)] 
[Tree('sees', ['John', 'Bill'])] 

請注意，NeuralDependencyParser只產生依賴性樹：