parsing - 如何使用StanfordNLP Python包进行依赖关系解析？

我试图在here使用新的基于NN的解析器来查找句子中的所有形容词短语（例如，在good中的extremely good和The weather is extremely good），但是，它非常缺乏文档，我无法使它工作。我当前的代码是

import stanfordnlp
nlp = stanfordnlp.Pipeline()
doc = nlp("The weather is extremely good")
doc.sentences[0].print_dependencies()

这给了我

('The', '2', 'det')
('weather', '5', 'nsubj')
('is', '5', 'cop')
('extremely', '5', 'advmod')
('good', '0', 'root')

但目前尚不清楚如何提取所需的信息，因为这似乎不是树形结构。有人有主意吗？

最佳答案

目前，您不希望Python支持选区分析。这只是返回依赖项解析（一种不同类型的解析）。

您可以使用stanfordnlp与Java服务器进行通信，并以这种方式获取选区解析。

这里有用于访问选区分析的示例代码：

https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/corenlp_client.html