Artificial intelligence 如何确定主语、宾语和其他词语？

我正在尝试实现一个应用程序，它可以通过将句子分成更小的部分来确定句子的意思。所以我需要知道什么词是主语、宾语等，这样我的程序才能知道如何处理这个句子。

我想没有“简单”的方法可以做到这一点。您必须构建一个语言分析器（这是很有可能的），然而，一种语言有很多例外情况。这就是为什么实现语言分析器如此困难的原因。

您应该看看，它正是针对这类事情的

请参阅本手册的这一部分：-以下是摘录：

>>> text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different")
>>> nltk.pos_tag(text)
[('And', 'CC'), ('now', 'RB'), ('for', 'IN'), ('something', 'NN'),
('completely', 'RB'), ('different', 'JJ')]

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“这里我们看到，和是CC，一个协调连词；现在和完全是RB，或副词；for是IN，一个介词；某物是NN，一个名词；不同的是JJ，一个形容词。”

这是一个开放的研究问题。你可以在维基百科上获得一个概览。考虑诸如“时光飞逝，像果蝇一样的香蕉”这样的短语——明确地分类单词是不容易的。

< P>你提到的具体问题，即对一个从句的主语和宾语的识别，是通过。通过使用斯坦福大学开发的解析软件，您可以很好地了解解析的工作原理

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然而，句法分析并不决定句子的意思，只决定句子的结构。确定意义（语义）通常是一个非常困难的问题，没有任何技术能够像人类那样真正“理解”一个句子。虽然没有通用的解决方案，但您可能能够在非常有限的主题领域中做一些事情。例如，你想分析的数据是关于一个狭窄的话题，还是人们谈论的一组有限的“事物”？

Stompchick对这个问题给出了正确的答案，但我想补充一点，主语和宾语的概念被称为语法关系，Briscoe和Carroll是一个解析器，可以从解析中推断出关系列表

下面是他们的一些示例输出。这是一句话的输出摘录，开头是“我们描述了一种稳健准确的领域独立方法…”：

（| ncsubject | | description:2|vvv0| | We:1|PPIS2| |）

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（| dobj | | descripe:2_vvv0 | | approach:7_NN1 |）

NLTK对于这类事情来说是一个很好的资源，但是词性标记不能提供足够的语法信息来区分主语/宾语角色。我认为手册的第8章（分析句子结构）更合适。