Parsing 如何从解析的句子中提取关系

自然语言分析器（例如）输出一个句子的句法树，可能还有一个词性标记词列表和一个依赖项列表。例如这句话：

总部位于洛杉矶的贝尔公司生产和销售电子、计算机和建筑产品

斯坦福大学的研究表明，“制造”的主体是“贝尔”，客体是“产品”，而“电子”、“计算机”、“建筑”都是“产品”的修饰语。与“分发”类似。下一步自然是使用这些信息构建一个关系列表，如下所示：

• 贝尔制造电子产品
• 贝尔制造电脑产品
• 贝尔制造建筑产品
• 贝尔经销电子产品

。。。还有一些。更一般地说，我想要一个如下形式的关系列表：

主体-行动-客体

为了具体起见，让我们假设动作只能是一个动词，主语——一个名词和宾语——一个前置有可选形容词的名词。显然，从一个解析的句子到一组这样的关系的转换将是有损的，但其结果比原始的语法树更容易进行进一步的机器处理。我知道如何手动提取这些关系，当我看到一个已解析的句子时，这个问题会问：如何自动执行此操作？是否有一种已知的算法可以执行类似的操作？如果没有，我应该如何建造一个

我并不是要求提供解析器建议，这是一项位于解析之上的任务。在我看来，这项任务似乎很重要

非常有用

不算微不足道

比解析本身简单得多

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因此，我想人们已经做过很多次了。不幸的是，我找不到任何接近的东西

斯坦福解析器是一种流行编程语言的库。至少，我知道Java是一种流行的编程语言。如果您需要其他流行编程语言中的包装器，上有一个列表。另外，如果Python在您的流行列表中，请看，我已经在使用Stanford解析器和NLTK了，这是一个关于解析器输出后处理的问题。编辑了这个问题-希望它现在更有意义。投票重新开始。这个问题绝对不是小事。反对使用工具的指导方针旨在防止懒惰的问题和固执己见的答案，而不是阻止人们寻找解决复杂问题的工具。我认为，通过崩溃的CC处理依赖关系，你可以得到很多你想要的东西。试着在CoreNLP演示中输入您的示例语句，并查看最后一个可视化（标记为“折叠的CC处理”）：您可以尝试的另一件事是OpenIE（），甚至只是简单的规则（例如，“{$}=verb？>/advmod/{}=adv>/nsubj（pass）？/{}=subject>/prep-*/{}=object”表示“主语动词prep-object”，或“{$}=verb>/.subj./{}=主语>/.obj/{}=object”表示“主语动词宾语”。