Python 2.7 动态上下文无关语法NLTK

尝试使用NLTK CFG生成句子。想知道是否可以将sql数据库连接到下面程序中的名词和动词。 在下面的示例中，车门、车窗、打开和关闭都是硬编码的。如何动态地要求nltk在这个特定的上下文中从例如excel或数据库列中查找名词和动词

import nltk   
from nltk.parse.generate import generate,demo_grammar   
from nltk import CFG   
grammar = CFG.fromstring("""   
S -> VP NP   
NP -> Det N   
VP -> V   
Det ->'the '   
N -> 'door' | 'window'   
V -> 'Open' | 'Close'    
""")    
print(grammar)   
for sentence in generate(grammar, n=100):   
   print(' '.join(sentence))        

---

似乎您无法动态更改NLTK CFG–一旦它被实例化，它就会保持不变。构建CFG时，需要立即定义所有词汇表

import nltk   
from nltk.parse.generate import generate,demo_grammar   
from nltk import CFG   
grammar = CFG.fromstring("""   
S -> VP NP   
NP -> Det N   
VP -> V   
Det ->'the '   
N -> 'door' | 'window'   
V -> 'Open' | 'Close'    
""")    
print(grammar)   
for sentence in generate(grammar, n=100):   
   print(' '.join(sentence))        

就我所见，您有两种选择来包括来自外部资源的综合词汇表：

import nltk   
from nltk.parse.generate import generate,demo_grammar   
from nltk import CFG   
grammar = CFG.fromstring("""   
S -> VP NP   
NP -> Det N   
VP -> V   
Det ->'the '   
N -> 'door' | 'window'   
V -> 'Open' | 'Close'    
""")    
print(grammar)   
for sentence in generate(grammar, n=100):   
   print(' '.join(sentence))        

按照您发布的示例构建语法字符串，并使用

CFG.fromstring（）

对其进行解析。您可能需要处理一些转义问题（例如，终端符号中的引号/撇号）

直接使用CFG构造函数，为其提供产品列表，例如：

import nltk   
from nltk.parse.generate import generate,demo_grammar   
from nltk import CFG   
grammar = CFG.fromstring("""   
S -> VP NP   
NP -> Det N   
VP -> V   
Det ->'the '   
N -> 'door' | 'window'   
V -> 'Open' | 'Close'    
""")    
print(grammar)   
for sentence in generate(grammar, n=100):   
   print(' '.join(sentence))        

这看起来有点冗长，但是构造这种Python数据类型的嵌套结构可能比为（更简洁的）语法字符串格式编写一个无错误的序列化器更容易、更快

import nltk   
from nltk.parse.generate import generate,demo_grammar   
from nltk import CFG   
grammar = CFG.fromstring("""   
S -> VP NP   
NP -> Det N   
VP -> V   
Det ->'the '   
N -> 'door' | 'window'   
V -> 'Open' | 'Close'    
""")    
print(grammar)   
for sentence in generate(grammar, n=100):   
   print(' '.join(sentence))        

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感谢lenZ了解了Standford解析器，可以从Standford解析器生成CFG吗？例如，如果句子“openthegate”被解析为“（ROOT（S）（VP（vbopen）（NP（DT）（NN gate‘‘）’））”，那么除了手动将其编码为cfg.formstring以获得这种解析格式之外，还有什么简单的方法。我对Stan（d）ford解析器了解不多。也许可以导出其包含的语法，但如果它是一个统计解析器，这将不会很有趣。你想干什么？在某些情况下，从现有解析器的输出中训练新的解析器是明智的，但CFG很可能不适合这种情况。我的目的是使用解析器解析句子并研究解析树。复制ntlk中的解析树，如我在第一篇文章中所示，并使用对象对其进行种子设定以自动生成句子。