Stanford NLP OpenIE konnte Tripel für einige Sätze nicht identifizieren

Question

Ich habe versucht, sowohl die Kernbibliothek und den einfachen Wrapper um es zu verwenden und beide finden keine Tripel für die gleichen trivialen Sätze.

Die einfache Wrapper-Code:

for (final Quadruple<String, String, String, Double> tripple : sentence.openie()) { 
     System.out.println(tripple); 
    } 

und der Code der Kernbibliothek ist their own example usage:

package edu.stanford.nlp.naturalli; 

import edu.stanford.nlp.ie.util.RelationTriple; 
import edu.stanford.nlp.io.IOUtils; 
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations; 
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation; 
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP; 
import edu.stanford.nlp.semgraph.SemanticGraph; 
import edu.stanford.nlp.semgraph.SemanticGraphCoreAnnotations; 
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap; 
import edu.stanford.nlp.util.PropertiesUtils; 

import java.util.Collection; 
import java.util.List; 
import java.util.Properties; 

/** 
* A demo illustrating how to call the OpenIE system programmatically. 
*/ 
public class OpenIEDemo { 

    private OpenIEDemo() {} // static main 

    public static void main(String[] args) throws Exception { 
    // Create the Stanford CoreNLP pipeline 
    Properties props = PropertiesUtils.asProperties(
      "annotators", "tokenize,ssplit,pos,lemma,depparse,natlog,openie" 
      // , "depparse.model", "edu/stanford/nlp/models/parser/nndep/english_SD.gz" 
      // "annotators", "tokenize,ssplit,pos,lemma,parse,natlog,openie" 
      // , "parse.originalDependencies", "true" 
    ); 
    StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); 

    // Annotate an example document. 
    String text; 
    if (args.length > 0) { 
     text = IOUtils.slurpFile(args[0]); 
    } else { 
     text = "Obama was born in Hawaii. He is our president."; 
    } 
    Annotation doc = new Annotation(text); 
    pipeline.annotate(doc); 

    // Loop over sentences in the document 
    int sentNo = 0; 
    for (CoreMap sentence : doc.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) { 
     System.out.println("Sentence #" + ++sentNo + ": " + sentence.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class)); 

     // Print SemanticGraph 
     System.out.println(sentence.get(SemanticGraphCoreAnnotations.EnhancedDependenciesAnnotation.class).toString(SemanticGraph.OutputFormat.LIST)); 

     // Get the OpenIE triples for the sentence 
     Collection<RelationTriple> triples = sentence.get(NaturalLogicAnnotations.RelationTriplesAnnotation.class); 

     // Print the triples 
     for (RelationTriple triple : triples) { 
     System.out.println(triple.confidence + "\t" + 
       triple.subjectLemmaGloss() + "\t" + 
       triple.relationLemmaGloss() + "\t" + 
       triple.objectLemmaGloss()); 
     } 

     // Alternately, to only run e.g., the clause splitter: 
     List<SentenceFragment> clauses = new OpenIE(props).clausesInSentence(sentence); 
     for (SentenceFragment clause : clauses) { 
     System.out.println(clause.parseTree.toString(SemanticGraph.OutputFormat.LIST)); 
     } 
     System.out.println(); 
    } 
    } 

} 

Beide Methoden finden verdreifacht die gleichen Tests bestanden und fehlschlagen:

The cat jumped over the fence.: (cat,jumped over,fence,1.0) 
The brown dog barked.: FAIL 
The apple was eaten by John.: (apple,was eaten by,John,1.0) 
Joe ate the ripe apple.: (Joe,ate,ripe apple,1.0) 
They named their daughter Natasha.: (They,named,their daughter Natasha,1.0) 
Bob sold me her boat.: FAIL 
Grandfather left Rosalita and Raoul all his money.: FAIL 
Who killed the cat?: FAIL 
How many astronauts have walked on the moon?: (astronauts,have walked on,moon,1.0) 

Wenn Es schlägt fehl, die Sammlung, die es zurückgibt, ist leer.

Hat jemand ähnliche Probleme und einen Workaround oder alternative Lösungen?

Answer 1

OpenIE gibt nur Tripel zurück, also müssten Sie eigene Regeln hinzufügen, wenn Sie auch Sätze ohne Objekte oder andere verbale Ergänzungen extrahieren möchten. Das Gleiche gilt für Fragen. OpenIE ist für die großräumige Relationsextraktion aus Texten wie Wikipedia gedacht und in diesem Zusammenhang ist es nicht sinnvoll, Fragen zu berücksichtigen.

In Bezug auf das Bob Beispiel, so scheint es, dass dies nur in der Version arbeiten, die auf GitHub ist, also würden Sie entweder diese klonen und diese selbst zu kompilieren oder warten, bis die nächste Version den Satz zu bekommen arbeiten.