machine-learning - 使用Stanford依赖解析器的依赖解析

我试图提取句子中的主要动词，并且遵循了question，我希望以这种格式输出

nsubj(swim-4, Parrots-1)
aux(swim-4, do-2)
neg(swim-4, not-3)
root(ROOT-0, swim-4)

但是我以这种方式得到输出

[<DependencyGraph with 94 nodes>]

我确实跟随

  dependencyParser = stanford.StanfordDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz")
  print (list(dependencyParser.raw_parse(noiseLessInput)))

我认为我做错了什么，我怎样才能达到预期的输出

最佳答案

是的，找到了如何通过this question做到这一点，但是它没有显示根属性，这是现在唯一的问题

  dependencyParser = stanford.StanfordDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz")
result = dependencyParser.raw_parse(noiseLessInput)
dep = result.__next__()
for triple in dep.triples():
 print(triple[1], "(", triple[0][0], ", ", triple[2][0], ")")

关于machine-learning - 使用Stanford依赖解析器的依赖解析，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51786224/