快速NLTK解析為語法樹

Question

我試圖將幾百個句子解析為他們的語法樹，我需要快速完成，問題是如果我使用NLTK然后我需要定義一個語法，我不知道我只知道它將是英語。 我嘗試使用這個統計解析器，它適用於我的目的，但速度可能會好很多，有沒有辦法使用沒有語法的nltk解析？ 在這個片段中，我使用處理池來“並行”進行處理，但速度還有很多不足之處。

import pickle
import re
from stat_parser.parser import Parser
from multiprocessing import Pool
import HTMLParser
def multy(a):
    global parser
    lst=re.findall('(\S.+?[.!?])(?=\s+|$)',a[1])
    if len(lst)==0:
        lst.append(a[1])
    try:
        ssd=parser.norm_parse(lst[0])
    except:
        ssd=['NNP','nothing']
    with open('/var/www/html/internal','a') as f:
        f.write("[[ss")
        pickle.dump([a[0],ssd], f)
        f.write("ss]]")
if __name__ == '__main__':
    parser=Parser()
    with open('/var/www/html/interface') as f:
        data=f.read()
    data=data.split("\n")
    p = Pool(len(data))
    Totalis_dict=dict()
    listed=list()
    h = HTMLParser.HTMLParser()
    with open('/var/www/html/internal','w') as f:
        f.write("")
    for ind,each in enumerate(data):
        listed.append([str(ind),h.unescape(re.sub('[^\x00-\x7F]+','',each))])
    p.map(multy,listed)

Answer 1

解析是一項計算密集型操作。 您可以通過更精細的解析器獲得更好的性能，例如bllip 。 它是用c ++編寫的，並且受益於長期工作的團隊。 有一個與之交互的python模塊。

這是一個比較bllip和你正在使用的解析器的例子：

import timeit

# setup stat_parser
from stat_parser import Parser
parser = Parser()

# setup bllip
from bllipparser import RerankingParser
from bllipparser.ModelFetcher import download_and_install_model
# download model (only needs to be done once)
model_dir = download_and_install_model('WSJ', '/tmp/models')
# Loading the model is slow, but only needs to be done once
rrp = RerankingParser.from_unified_model_dir(model_dir)

sentence = "In linguistics, grammar is the set of structural rules governing the composition of clauses, phrases, and words in any given natural language."

if __name__=='__main__':
    from timeit import Timer
    t_bllip = Timer(lambda: rrp.parse(sentence))
    t_stat = Timer(lambda: parser.parse(sentence))
    print "bllip", t_bllip.timeit(number=5)
    print "stat", t_stat.timeit(number=5)

它在我的電腦上運行速度快了大約10倍：

(vs)[jonathan@ ~]$ python /tmp/test.py 
bllip 2.57274985313
stat 22.748554945

此外，還有一個關於將bllip解析器集成到NLTK的掛起請求： https ： //github.com/nltk/nltk/pull/605

另外，你在你的問題中說：“我不知道我只知道它會成為英語”。 如果你的意思是它也需要解析其他語言，那將會復雜得多。 這些統計解析器在一些輸入上進行訓練，通常是在Penn TreeBanks中從WSJ解析的內容。 一些解析也會為其他語言提供訓練有素的模型，但您需要先識別語言，然后將適當的模型加載到解析器中。