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Stanford CoreNLP依存句法分析(dependency parse)

安装：pip install stanfordcorenlp

国内源安装：pip install stanfordcorenlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

使用stanfordcorenlp进行依存句法分析

先下载模型，下载地址：https://nlp.stanford.edu/software/corenlp-backup-download.html

对中文进行依存句法分析

zh_model = StanfordCoreNLP(r'stanford-corenlp-full-2018-02-27', lang='zh')
s_zh = '我爱自然语言处理技术！'
dep_zh = zh_model.dependency_parse(s_zh)
print(dep_zh)

[('ROOT', 0, 4), ('nsubj', 4, 1), ('advmod', 4, 2), ('nsubj', 4, 3), ('dobj', 4, 5), ('punct', 4, 6)]

对英文进行依存句法分析

eng_model = StanfordCoreNLP(r'stanford-corenlp-full-2018-02-27')
s_eng = 'I love natural language processing technology!'
dep_eng = eng_model.dependency_parse(s_eng)
print(dep_eng)

[('ROOT', 0, 2), ('nsubj', 2, 1), ('amod', 6, 3), ('compound', 6, 4), ('compound', 6, 5), ('dobj', 2, 6), ('punct', 2, 7)]

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Hanlp依存句法分析

安装：pip install pyhanlp

国内源安装：pip install pyhanlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

from pyhanlp import *
s_zh = '我爱自然语言处理技术！'
dep_zh = HanLP.parseDependency(s_zh)
print(dep_zh)

1   我   我   r   r   _   2   主谓关系    _   _
2   爱   爱   v   v   _   0   核心关系    _   _
3   自然语言处理  自然语言处理  v   v   _   4   定中关系    _   _
4   技术  技术  n   n   _   2   动宾关系    _   _
5   ！   ！   wp  w   _   2   标点符号    _   _