“合并”依赖关系和选区树

Question

我正在研究使用CoreNlp为了解析句子，使用各种可用的注释器（主要是选区和情绪）的研究。

我现在试图创建一个“合并”树，其中包括我将从中提取语法（可以考虑PCFG）的选区和依赖信息。

我试图得到类似的图像在左树：

​​ （从Relational-Realizational Parsing (Tsarfaty and Sima’an, 2008)图像）

有一些“简单”的方式与所提供的解析器输出工作（在代码就是）得到类似的东西？

或者，您可能知道基于斯坦福NLP库的任何实现吗？

请问GrammaticalStructure会有帮助吗？是否为每个节点制作一个GS并在每个选区节点读取它是typedDependencies()这里有意义？

Answer 1

为创建合并选区和依赖树所需的代码创建了一个“代码片段”（相当长的一段代码），该代码遵循上述建议的线路 - 遍历两棵树。

Merge Constituency and Dependency

在较高水平的过程：

1. 使用解析器/管道

2. 从它那里得到的树和语法结构获得选区树，输入依赖性（注意 - 保持标点符号）

3. 将类型化依赖转换为依赖树

4. 根据匹配的节点覆盖范围合并依赖和选区树。

的代码（类）：

• DependencySpan - 表示跨度和覆盖它的节点（用于匹配跨度）

• DependencyTreeNode - 在依赖关系树中的节点，其保持参考核心标签（其反过来具有用于获得跨度的相关字索引）

• MergedNode - 合并选区+依赖节点。

• MergeConstituencyAndDependency - 合并树的实际代码 - 遵循上述算法。包括主要（测试的入口点）。

有一件事我不是100％肯定的是为什么需要“情绪”注释 - 没有它创造的语法结构将引发错误。

A免责声明 - 我不熟悉斯坦福NLP图书馆及其所有选项。代码松散地基于我在网上找到的其他例子，可能有更好的方法来完成这项任务。

Answer 2

下面是一些使用选区和依赖分析的代码示意图。

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); 
} 

为你的项目，你会需要学习这两个类：

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

树类代表选区解析和SemanticGraph类代表的依赖解析。