Cách sử dụng cú pháp đầu ra

Question

Tôi bắt đầu chơi với Syntaxnet hai ngày trước và tôi tự hỏi cách sử dụng/xuất đầu ra (cây ascii hoặc conll) ở định dạng dễ phân tích cú pháp (ví dụ: Json, XML , đồ thị python).

Cảm ơn sự giúp đỡ của bạn!

Answer 1

Trước khi đến cây ascii (tôi nghĩ bạn đang theo dõi demo.sh), đầu vào đi qua gắn thẻ và phân tích cú pháp. Loại bỏ bước cuối cùng trong đường dẫn lệnh.

tập tin demo.sh sửa đổi của bạn sẽ trông như thế này: -

PARSER_EVAL=bazel-bin/syntaxnet/parser_eval 
MODEL_DIR=syntaxnet/models/parsey_mcparseface 
[[ "$1" == "--conll" ]] && INPUT_FORMAT=stdin-conll || INPUT_FORMAT=stdin 

$PARSER_EVAL \ 
    --input=$INPUT_FORMAT \ 
    --output=stdout-conll \ 
    --hidden_layer_sizes=64 \ 
    --arg_prefix=brain_tagger \ 
    --graph_builder=structured \ 
    --task_context=$MODEL_DIR/context.pbtxt \ 
    --model_path=$MODEL_DIR/tagger-params \ 
    --slim_model \ 
    --batch_size=1024 \ 
    --alsologtostderr \ 
    | \ 
    $PARSER_EVAL \ 
    --input=stdin-conll \ 
    --output=stdout-conll \ 
    --hidden_layer_sizes=512,512 \ 
    --arg_prefix=brain_parser \ 
    --graph_builder=structured \ 
    --task_context=$MODEL_DIR/context.pbtxt \ 
    --model_path=$MODEL_DIR/parser-params \ 
    --slim_model \ 
    --batch_size=1024 \ 
    --alsologtostderr \ 

Sau đó bạn có thể chạy: -

$ echo 'Bob brought the pizza to Alice.' | syntaxnet/demo.sh 1>sample.txt 2>dev/null 

Bạn dẫn sẽ được lưu trữ trong sample.txt và nó trông như thế này : -

1 Bob _ NOUN NNP _ 2 nsubj _ _ 
2 brought _ VERB VBD _ 0 ROOT _ _ 
3 the _ DET DT _ 4 det _ _ 
4 pizza _ NOUN NN _ 2 dobj _ _ 
5 to _ ADP IN _ 2 prep _ _ 
6 Alice _ NOUN NNP _ 5 pobj _ _ 
7 . _ . . _ 2 punct _ _ 

Từ đây, bạn có thể dễ dàng lấy thông tin về phần đầu của mỗi từ, phần lời nói và loại bằng cách chia tách dữ liệu với \ n

Cây ascii của chính nó được tạo bằng cách sử dụng ở trên.

Answer 2

Tôi đến đây để tìm kiếm một huyền thoại cho các phần đầu ra của lời nói. Nó được chia sẻ trong một câu trả lời đã bị xóa - mà những người dùng khác có thể không nhìn thấy được.

Các phần của từ viết tắt tiếng nói dường như khớp với số Penn Parts of Speech Tags cho câu của tôi cho đến thời điểm này.Trích dẫn bảng mà ở đây trong trường hợp trang đi xuống hoặc thay đổi:

1. CC Phối kết hợp
2. CD ĐHY số
3. DT determiner
4. EX Hiện sinh có
5. FW từ Ngoại
6. IN Đề xuất hoặc kết hợp cấp dưới
7. Tính từ JJ
8. JJR Adjective, so sánh
9. JJS Adjective, bậc
10. LS List item marker
11. MD Modal
12. NN Noun, số ít hoặc khối lượng
13. NNS Noun, số nhiều
14. NNP Proper noun, ít
15. NNPS Danh từ thích hợp, số nhiều
16. PDT Predeterminer
17. P OS từ sở hữu kết thúc
18. pronoun cá nhân PRP
19. PRP $ từ sở hữu pronoun
20. RB trạng từ
21. RBR Adverb, so sánh
22. RBS Adverb, bậc
23. RP Hạt
24. SYM Symbol
25. ĐẾN đến
26. UH Interjection
27. VB Verb, hình thức cơ bản
28. VBD Verb, quá khứ
29. VBG Verb, gerund hoặc hiện tại phân
30. VBN Verb, quá khứ phân
31. VBP Verb, người phi thứ 3 số ít mặt
32. VBZ Verb, người thứ 3 có mặt ít
33. WDT Wh-determiner
34. WP Wh-pronoun
35. WP $ từ sở hữu wh-pronoun
36. WRB Wh-trạng từ

Answer 3

tôi đã viết một bài đăng blog giải thích làm thế nào để có được đầu ra của SyntaxNet cho bất kỳ ngôn ngữ nào đó, vào Python, đặc biệt vào NLTK, và sử dụng nó là đầu ra với các lớp Graph phụ thuộc và Tree.

Bạn có thể kiểm tra tại đây: http://www.davidsbatista.net/blog/2017/03/25/syntaxnet/