斯坦福CoreNLP中实体间关系的提取

我想使用StanfordCorenlp（或者其他工具）提取两个实体之间的完整关系

例如：

Windows比Linux更受欢迎

这个工具需要Java

足球是世界上最受欢迎的运动

最快的方法是什么？这方面的最佳实践是什么

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提前感谢

所以您正在寻找链接名词短语的动词短语。在斯坦福大学的CoreNLP中，这其实非常简单。只需在管道中运行它并遍历POS图即可得到您想要的。你必须想出处理复杂句子的方法，当然你还需要使用共同参照系统来处理回指

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这不是小事，所以你能把你的问题分解成一个可以回答的问题吗？如果你的问题是，这可能吗？那么答案是肯定的。如果是“我怎么做？”那么我建议你开始使用这个系统，自己回答这个问题。

关注开放式IE。你可以先阅读他们的论文“”并查看网站。

你可能在寻找名词之间的依赖关系。斯坦福解析器提供了这样的输出。看一看。您可以将Pete所说的（即POS图）与依存关系图相结合，以确定一对名词（或名词短语）共享的关系（例如，直接宾语或名词主语等）。

有一个是coreNLP管道的一部分。它是由“关系”指定的，并且至少依赖于“ner”和“parse”，即命名实体识别和解析器注释器。

什么叫词性图？（ROOT（S（NP（PRP$My）（NN dog））（ADVP（RB也））（VP（VBZ喜欢）（S）（VP（VBG吃）（S（ADJP（NNS香蕉）！）））（…）这篇文章的链接可能已经死了，你能再检查一下吗？更新完链接。我用Python做了一个简单的例子，关于如何使用这些PoS标记来提取关系：嘿，有没有能够将文本转换为主谓宾三元组的NLP库？