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Nlp TurboParser的依赖解析输出意味着什么？

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Nlp TurboParser的依赖解析输出意味着什么？,nlp,parse-tree,Nlp,Parse Tree,我一直在尝试使用由生成的依赖项解析树。它工作完美无瑕。然而，问题是文档很少。我需要准确地理解解析器的输出。例如，“我用统计数据解决了问题”这句话会生成以下输出： 1 I _ PRP PRP _ 2 SUB 2 solved _ VBD VBD _ 0 ROOT 3 the _ DT DT _ 4 NMOD 4 problem _ NN NN _ 2 OBJ 5 wit

我一直在尝试使用由生成的依赖项解析树。它工作完美无瑕。然而，问题是文档很少。我需要准确地理解解析器的输出。例如，“我用统计数据解决了问题”这句话会生成以下输出：

1   I           _   PRP PRP _   2   SUB
2   solved      _   VBD VBD _   0   ROOT
3   the         _   DT  DT  _   4   NMOD
4   problem     _   NN  NN  _   2   OBJ
5   with        _   IN  IN  _   2   VMOD
6   statistics  _   NNS NNS _   5   PMOD
7   .           _   .   .   _   2   P
我还没有找到任何文档可以帮助理解各个列代表什么，以及最后第二列（2，0，4，2，…）中的索引是如何创建的。另外，我不知道为什么有两个专栏专门讨论词性标记。任何帮助（或指向外部文档的链接）都将非常有用

另外，如果您想试用他们的解析器

p.p.S.请不要建议使用斯坦福大学的依赖解析输出。我对线性规划算法感兴趣，这不是斯坦福大学的NLP系统所做的。

我不知道TurboParser，但我猜第一个数字表示令牌的id，第二个数字表示其调控器的id。 也就是说，以你为例：

solved(
 I,
 problem(the),
 with(statistics),
 .
)
实际上，这是CoNLL-X格式。您可以在此处获得更多信息：

以下是TurboParser输出的每列的含义：

  • 标记的id，即其在句子中基于一个的索引
  • 原始标记与原始文本中相同
  • 引理，标记的引理化形式（此处为空，因为未设置引理化器）
  • 标记（粗粒度词性标记）
  • 标记（细粒度词性标记，与TurboParser的4.相同）
  • 形态特征（此处为空）
  • 标记的头，由其索引表示（根标记的头值为
    0
    ）
  • 当前标记与其头部的关系
    • 您提供的生成输出可以表示为：

    有关CoNLL-X格式的更多信息：