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我想以 (SUBJECT,OBJECT,ACTION) 关系的形式从非结构化文本中提取关系，
例如，
“男孩正坐在 table 上吃鸡”
会给我，
(男孩，鸡，吃)
(男孩， table ，位置)
等..
虽然一个python程序+NLTK就可以处理上面这么简单的一句话。
我想知道你们中是否有人使用过工具或库(最好是开源的)从更广泛的领域(例如大量文本文档或网络)中提取关系。
最佳答案
如果您的句子没有比您展示的示例复杂得多(例如，关于照应)，Stanford parser会给出好的结果，基于 probabilistic context-free grammar,这样您就可以轻松地将其转换为您想要的格式。有一个demo available online.对于你的例子，它会给出类似的东西
nsubj(sitting, boy)
prep_on(sitting, table)
etc.
如果您的句子变得更复杂，您可能有兴趣尝试 Boxer,构建discourse representation structures来自 C&C 解析，基于概率 combinatory categorial grammars.这些结构可能更难以适应您想要的格式，但会给您带来更大的灵 active 。还有一个 demo available online.对于您的示例，它看起来像
sit(x)
boy(y)
table(z)
agent(x,y)
on(x,z)
etc.
Stanford 解析器是用 Java 编写的，可在 GPL 下使用。 C&C 是用 C++ 编写的，Boxer 是用 SWI Prolog 编写的。这两个不是在真正免费的许可下发布的，但您可以获得源代码，对其进行修改并将其用于任何非商业项目。
在您的示例中，两者都不会为您提供“男孩”和“ table ”之间关系的特征——为此您需要更强大的语义推理工具，我不确定是否存在这样的东西。
编辑
关于python - 从文本中提取关系，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19574549/
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