序

本文主要研究下如何使用stanford nlp进行依存句法分析

maven

                
     
      edu.stanford.nlp
                 
     
      stanford-corenlp
                 
     
      3.9.1
             
    

LexicalizedParser

Lexical是词汇的意思，LexicalizedParser即词汇的语法解析

@Test    public void testLexicalizedParser() throws IOException {        LexicalizedParser lp = LexicalizedParser.loadModel(this.getClass().getClassLoader().getResource("xinhuaFactoredSegmenting.ser.gz").getPath());        List
    
      lines = Arrays.asList("小明喜欢吃香蕉");        lines.stream().forEach(sentence -> {            Tree tree = lp.parse(sentence);            ChineseGrammaticalStructure gs = new ChineseGrammaticalStructure(tree);            Collection
     
       tdl = gs.typedDependenciesCollapsed();            System.out.println("sentence:"+sentence);            tdl.stream().forEach(typedDependency -> {                System.out.println("Governor Word: [" + typedDependency.gov() + "] Relation: [" + typedDependency.reln().getLongName() + "] Dependent Word: [" + typedDependency.dep() + "]");            });        });    }
     
    

这里加载了xinhuaFactoredSegmenting.ser.gz

输出

sentence:小明喜欢吃香蕉Governor Word: [喜欢/VV] Relation: [nominal subject] Dependent Word: [小明/NR]Governor Word: [ROOT] Relation: [root] Dependent Word: [喜欢/VV]Governor Word: [喜欢/VV] Relation: [clausal complement] Dependent Word: [吃/VV]Governor Word: [吃/VV] Relation: [direct object] Dependent Word: [香蕉/NN]

关系说明

• root 句子的开头，一个虚拟的node
• nsubj(nominal subject) 名词主语
• dobj(direct object) 直接宾语
• ccomp(clausal complement) 从句补充

词性说明

• VV 动词
• NR 人名
• NN 常用名词

小结

本文利用stanford nlp的LexicalizedParser对中文句子进行了简单的依存关系分析，更深入的内容见下面的参考文档。

doc