在斯坦福 CoreNLP 中提取实体之间的关系答案

【问题标题】：Extracting the relationship between entities in Stanford CoreNLP在斯坦福 CoreNLP 中提取实体之间的关系
【发布时间】：2012-12-15 13:30:52
【问题描述】：

我想使用 Stanford CoreNLP（或其他工具）提取两个实体之间的完整关系。

例如：

Windows 比 Linux 更受欢迎。

此工具需要 Java。

足球是世界上最受欢迎的游戏。

最快的方法是什么？最好的做法是什么？

提前致谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

ReVerb 专注于打开 IE。您可以先阅读他们的论文“Identifying Relations for Open Information Extraction”并查看demo 网站。

【讨论】：

论文的链接可能失效了，请您再查看一下好吗？
完成更新链接。
我用 Python 做了一个简单的例子，说明如何使用这些 PoS 标签来提取关系：davidsbatista.net/blog/2017/05/08/ReVerb

【解决方案2】：

您可能正在寻找名词之间的依赖关系。斯坦福解析器提供了这样的输出。看看here。您可以将 Pete 所说的内容（即 POS 图）与依赖图结合起来，以确定一对名词（或名词短语）共享的关系（例如，直接宾语或名词性主语等）。

【讨论】：

【解决方案3】：

所以你正在寻找链接名词短语的动词短语。这在斯坦福 CoreNLP 中实际上非常简单。只需通过管道运行它并遍历 POS 图即可得到你想要的。你必须想出处理复杂句子的方法，当然你会想使用共指系统来处理回指。

这很重要，所以你能把你的问题分解成一个可以回答的问题吗？如果您的问题是，这可能吗？那么答案是肯定的。如果是“我该怎么做？”那么我建议你开始使用系统并自己回答这个问题。

【讨论】：

什么叫POS图？
(ROOT (S (NP (PRP$ My) (NN dog)) (ADVP (RB 也)) (VP (VBZ 喜欢) (S (VP (VBG 吃) (S (ADJP ( NNS 香蕉)))))) (. .)))

【解决方案4】：

Stanford Relation Extractor 是 coreNLP 管道的一部分。它由“relation”指定，并且至少依赖于“ner”和“parse”、命名实体识别和解析器注释器。

【讨论】：