自然语言解析器(例如斯坦福解析器 )输出句子的句法树,也许输出POS标记的单词列表和依赖项列表。 例如句子:

贝尔总部位于洛杉矶,生产和销售电子,计算机和建筑产品。

斯坦福解析器正确地推断出“ 制造 ”的主题是“ 贝尔 ”而对象是“ 产品 ”,而“ 电子 ”,“ 计算机 ”,“ 建筑物 ”都是“ 产品 ”的修饰语。 与“ 分发 ”类似。 一个自然的下一步是使用此信息来构建这样的关系列表:

  • 贝尔制造电子产品
  • 贝尔制造电脑产品
  • 贝尔制造建筑产品
  • 贝尔分销电子产品

......还有几个。 更一般地说,我想要一个表格关系列表:

主题 - 行动 - 对象

为了具体起见,我们假设动作只能是单个动词,主语 - 名词和对象 - 带有可选形容词的名词。 显然,从解析的句子到一组这样的关系的转换将是有损的,但是结果比原始的句法树更容易进一步加工机器。 我知道如何在看到解析的句子时手动提取这些关系,这个问题问: 如何自动执行此操作? 是否有一个已知的算法可以做类似的事情? 如果没有,我应该如何建立一个?

我不是要求解析器推荐,这是解析之上的任务。 这个任务在我看来

  1. 很有用
  2. 不是很琐碎
  3. 比解析自己简单得多

因此我想象人们已经多次这样做了。 不幸的是,我甚至找不到任何东西。

  ask by Nadbor Drozd translate from so

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