python - 使用 NLTK 进行语义解析

Question

我正在尝试使用 NLTK 对语音导航命令进行语义解析，例如“去旧金山”、“给我指路去 123 Main Street”等。

这可以用一个相当简单的 CFG 语法来完成，例如

S -> COMMAND LOCATION
COMMAND -> "go to" | "give me directions to" | ...
LOCATION -> CITY | STREET | ...

问题是这涉及非原子(超过一个字长)文字，例如“go to”，NLTK 似乎没有为它设置(如果我错了请纠正我)。解析任务以标记为先决条件，所有标记器似乎总是标记单个单词。所以，我的选择似乎是:

a) 定义一个自定义标记器，它可以将非句法标记分配给单词序列而不是单个单词(例如，“go to”:“COMMAND”)。b) 使用特征来增强语法，例如:

COMMAND -> VB[sem='go'] P[sem='to'] | ...

c) 使用分块器提取子结构，如 COMMAND，然后对结果应用解析器。 NLTK 是否允许 chunker->parser 级联？

其中一些选项似乎令人费解(黑客)。有什么好办法吗？

Answer 1

您似乎想要确定命令。

This answer 已经对此进行了调查，并包含一个类似于您的选项 (a) 的解决方案，但有点不同，因为它让标记器完成大部分工作。 (b) 确实看起来有点老套……但您正在创建一个非常自定义的应用程序，所以它可以工作!我会做 (c) 相反的事情——解析然后基于 (a) 中的 CFG 分块。

但总的来说，正如另一个答案所解释的那样，似乎还没有完美的方法来做到这一点。

您可能还想看看 pattern.en (另见 their GitHub repo )。他们的

mood() function tries to identify a parsed Sentence as indicative, imperative, conditional or subjunctive