用 NLTK 计算句子从句答案

【问题标题】：Counting sentence clauses with NLTK用 NLTK 计算句子从句
【发布时间】：2015-10-25 17:38:49
【问题描述】：

我是 NLP 的新手，目前正在尝试使用 Python NLTK。 NLTK 中更令人困惑的事情之一是语法构造。在 NLTK 书中提供的示例中，语法是专门针对分析中的每个句子编写的。

grammar1 = nltk.CFG.fromstring("""


 S -> NP VP
  VP -> V NP | V NP PP
  PP -> P NP
  V -> "saw" | "ate" | "walked"
  NP -> "John" | "Mary" | "Bob" | Det N | Det N PP
  Det -> "a" | "an" | "the" | "my"
  N -> "man" | "dog" | "cat" | "telescope" | "park"
  P -> "in" | "on" | "by" | "with"
  """)


sent = "Mary saw Bob".split()
rd_parser = nltk.RecursiveDescentParser(grammar1)
for tree in rd_parser.parse(sent):
    print(tree)
(S (NP Mary) (VP (V saw) (NP Bob)))

我想分析大量的报纸文章，显然为每个句子编写专门的语法并不是一项可行的任务。具体来说，我需要知道每个句子的子句数。这样的任务是否已经存在一种语法，或者如果没有，人们将如何解决？

我的所有句子都经过解析和 POS 标记——例如，

[(u'Her', 'PRP$'),
 (u'first', 'JJ'),
 (u'term', 'NN'),
 (u'followed', 'VBN'),
 (u'a', 'DT'),
 (u'string', 'NN'),
 (u'of', 'IN'),
 (u'high', 'JJ'),
 (u'profile', 'NN'),
 (u'police', 'NNS'),
 (u'abuse', 'VBP'),
 (u'cases', 'NNS'),
 (u'including', 'VBG'),
 (u'the', 'DT'),
 (u'choking', 'NN'),
 (u'death', 'NN'),
 (u'of', 'IN'),
 (u'a', 'DT'),
 (u'Hispanic', 'NNP'),
 (u'man', 'NN'),
 (u'in', 'IN'),
 (u'1994', 'CD'),
 (u'the', 'DT'),
 (u'Louima', 'NNP'),
 (u'case', 'NN'),
 (u'in', 'IN'),
 (u'1997', 'CD'),
 (u'and', 'CC'),
 (u'the', 'DT'),
 (u'shooting', 'NN'),
 (u'deaths', 'NNS'),
 (u'of', 'IN'),
 (u'a', 'DT'),
 (u'West', 'NNP'),
 (u'African', 'NNP'),
 (u'immigrant', 'NN'),
 (u'in', 'IN'),
 (u'1999', 'CD'),
 (u'and', 'CC'),
 (u'a', 'DT'),
 (u'black', 'JJ'),
 (u'security', 'NN'),
 (u'guard', 'NN'),
 (u'in', 'IN'),
 (u'early', 'JJ'),
 (u'2000', 'CD')]

【问题讨论】：

你的意思是所有句子都标记和POS标记？

标签： python regex parsing nlp nltk

【解决方案1】：

nltk.data 提供了一些现成的语法。

CFG 语法示例：

>>> grammar = nltk.data.load('grammars/large_grammars/atis.cfg')
>>> grammar
<Grammar with 5517 productions>

请注意，nltk.parse 包还提供了与 Stanford Parser 或 BLLIP Parser 等解析器的接口。

另外，也许看看这里的其他问题。就像： English grammar for parsing in NLTK 或Stanford Parser and NLTK

【讨论】：