Ich möchte die vollständige Beziehung zwischen zwei Entitäten mit Stanford CoreNLP (oder andere Tools) extrahieren.Extrahieren der Beziehung zwischen Entitäten in Stanford CoreNLP
Zum Beispiel:
Windows ist populärer als Linux.
Dieses Tool erfordert Java.
Fußball ist das beliebteste Spiel in der Welt.
Was ist der schnellste Weg? Und was ist die beste Vorgehensweise dafür?
Vielen Dank im Voraus
Sie suchen wahrscheinlich nach Abhängigkeitsbeziehungen zwischen Nomen. Stanford Parser liefert solche Ausgaben. Schau mal here. Sie können kombinieren, was Pete sagte (d. H. Das POS-Diagramm) mit dem Abhängigkeitsdiagramm, um zu identifizieren, welche Beziehung (zum Beispiel direktes Objekt oder nominelles Subjekt usw.) ein Paar Substantive (oder Nominalphrasen) gemeinsam hat.
So sind Sie für die Verbalphrase suchen, die Nominalphrasen verbindet. Das ist eigentlich einfach in Stanford CoreNLP. Führen Sie es einfach durch die Pipeline und durchlaufen Sie das POS-Diagramm, um zu erhalten, was Sie wollen. Sie müssen sich überlegen, wie Sie mit komplexen Sätzen umgehen können und natürlich wollen Sie das Co-Referenzsystem verwenden, um mit Anaphoren umzugehen.
Es ist nicht trivial, also können Sie Ihre Frage ein wenig auf eine Frage, die beantwortet werden kann, brechen? Wenn Ihre Frage ist, ist das möglich? Dann ist die Antwort ja. Wenn es "wie kann ich es tun?" dann schlage ich vor, dass Sie anfangen, das System zu benutzen und diese Frage selbst zu beantworten.
Wie nennen Sie ein POS-Diagramm? – mbatchkarov
(ROOT (S (NP (PRP $ My) (NN Hund)) (ADVP (RB auch)) (VP (VBZ mag) (S (VP (VBG Essen) (S (ADJP (NNS Bananen)))))) (..))) –
Ist das nicht ein Parse-Baum? – mbatchkarov
ReVerb konzentriert sich auf Öffnen Sie IE. Sie können beginnen, indem Sie ihr Papier "Identifying Relations for Open Information Extraction" lesen und die demo Website überprüfen.
der Link für das Papier kann tot sein, können Sie bitte überprüfen Sie es erneut? – Bhashithe
Aktualisierung des Links abgeschlossen. –
Ich habe in Python ein einfaches Beispiel für die Verwendung dieser PoS-Tags zum Extrahieren von Beziehungen angegeben: http://davidsbatista.net/blog/2017/05/08/ReVerb/ –
Es gibt die Stanford Relation Extractor, die Teil der coreNLP-Pipeline ist. Es wird durch "relation" spezifiziert und hat zumindest Abhängigkeiten von "ner" und "parse", den Annotatoren der Named Entity Recognition und Parser.
hey, gibt es irgendwelche NLP-Bibliotheken, die einen Text in Subjekt-Prädikat-Objekt-Tripel umwandeln können? –