将python NLTK解析树保存到图像文件

这可能会复制此堆栈溢出。然而，我面临着一个不同的问题。这是我的工作代码

import nltk 
from textblob import TextBlob
with open('test.txt', 'rU') as ins:
    array = []
    for line in ins:
        array.append(line)
for i in array:
    wiki = TextBlob(i)
    a=wiki.tags
    sentence = a
    pattern = """NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}
    VBD: {<VBD>}
    IN: {<IN>}"""
    NPChunker = nltk.RegexpParser(pattern)
    result = NPChunker.parse(sentence)

    result.draw()

导入nltk
从textblob导入textblob
以open（'test.txt'，'rU'）作为ins：
数组=[]
对于行输入ins：
array.append（行）
对于数组中的i：
wiki=TextBlob（i）
a=wiki.tags
句子=a
模式=“NP:{？*}
VBD:{}
在：{}
NPChunker=nltk.RegexpParser（模式）
result=NPChunker.parse（句子）
结果.draw（）

这将为所有句子逐个生成解析树。实际上，在我的“test.txt”中，我有100多个句子。因此，手动将每个文件保存到.ps文件中非常困难。如何修改代码以将这些树保存到带有标签的单个.ps或.png文件（如：1.png、2.png…），这意味着我需要获取多个图像文件。

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提前感谢。

虽然这是一个重复的问题，但这里有一个更简单的答案

给定

结果

树对象：

>>> import nltk
>>> from nltk import pos_tag
>>> pattern = """NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}
... VBD: {<VBD>}
... IN: {<IN>}"""
>>> NPChunker = nltk.RegexpParser(pattern)
>>> sentence = 'criminal lawyer new york'.split()
>>> pos_tag(sentence)
[('criminal', 'JJ'), ('lawyer', 'NN'), ('new', 'JJ'), ('york', 'NN')]
>>> result = NPChunker.parse(pos_tag(sentence))
>>> result
Tree('S', [Tree('NP', [('criminal', 'JJ'), ('lawyer', 'NN')]), Tree('NP', [('new', 'JJ'), ('york', 'NN')])])

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然后您将看到当前目录中出现

树.ps

文件。

结果.save（'something.svg）

？无alvas。我得到了这个-

AttributeError:“Tree”对象没有属性“save”

它完成了这个技巧。。。但它仍然只生成一个图像。（实际上，它是文件最后一句的全部循环）我需要用不同的名称为每个句子生成多个图像。我怎样才能改变它？我试了很多方法。还在挣扎中。@miller尝试一个for循环

>>> from nltk.draw.tree import TreeView
>>> TreeView(result)._cframe.print_to_file('tree.ps')