Neden nltk ile Stanford ayrıştırıcısı doğru bir cümle ayrıştırma değil?

Question

Stanford nlp kitaplıklarını kurmak için nltk ile Stanford ayrıştırıcısını kullanıyorum ve Stanford Parser and NLTK'dan yardım aldım. yerine fiilin isim olarak aşağıdaki örnekte görüldüğü gibi

from nltk.parse.stanford import StanfordParser 
from nltk.parse.stanford import StanfordDependencyParser 
parser  = StanfordParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz") 
dep_parser = StanfordDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz") 
one = ("John sees Bill") 
parsed_Sentence = parser.raw_parse(one) 
# GUI 
for line in parsed_Sentence: 
     print line 
     line.draw() 

parsed_Sentence = [parse.tree() for parse in dep_parser.raw_parse(one)] 
print parsed_Sentence 

# GUI 
for line in parsed_Sentence: 
     print line 
     line.draw() 

Yanlış ayrıştırma ve bağımlılık ağaçlarını alıyorum, bu davranıyor 'gördüğünü'.

ne yapmalıyım? Cümleyi değiştirdiğimde (örn. "Faturalama" Bill) mükemmel şekilde çalışır. bu cümle için doğru çıkışına buradan izlenebilir correct ouput of parse tree

doğru çıktısı örneği de aşağıda gösterilmiştir:

Answer 1

Bir kez daha, bir model mükemmel değildir (Python NLTK pos_tag not returning the correct part-of-speech tag bakınız) NeuralDependencyParser'u kullanarak "daha doğru" bir ayrıştırıcıyı deneyebilirsiniz.

İlk kurulum sonra doğru ortam değişkenleri (Stanford Parser and NLTK ve https://gist.github.com/alvations/e1df0ba227e542955a8a bakınız), düzgün ayrıştırıcı:

>>> from nltk.internals import find_jars_within_path 
>>> from nltk.parse.stanford import StanfordNeuralDependencyParser 
>>> parser = StanfordNeuralDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/parser/nndep/english_UD.gz") 
>>> stanford_dir = parser._classpath[0].rpartition('/')[0] 
>>> slf4j_jar = stanford_dir + '/slf4j-api.jar' 
>>> parser._classpath = list(parser._classpath) + [slf4j_jar] 
>>> parser.java_options = '-mx5000m' 
>>> sent = "John sees Bill" 
>>> [parse.tree() for parse in parser.raw_parse(sent)] 
[Tree('sees', ['John', 'Bill'])] 

NeuralDependencyParser sadece bağımlılık ağaçlarını üretir unutmayın yapın: