python - 将 python NLTK 解析树保存到图像文件

Question

这个问题已经有答案了:

Saving nltk drawn parse tree to image file (4 个回答)

已关闭 7 年前。

这可能会复制此 stackoverflow question 。但是，我面临着不同的问题。这是我的工作代码。

import nltk 
from textblob import TextBlob
with open('test.txt', 'rU') as ins:
    array = []
    for line in ins:
        array.append(line)
for i in array:
    wiki = TextBlob(i)
    a=wiki.tags
    sentence = a
    pattern = """NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}
    VBD: {<VBD>}
    IN: {<IN>}"""
    NPChunker = nltk.RegexpParser(pattern)
    result = NPChunker.parse(sentence)

    result.draw()

这会为所有句子生成一棵解析树。实际上，在我的“test.txt”中，我有超过 100 个句子。因此，手动将每个文件保存到 .ps 文件中确实很困难。我如何修改我的代码以将这棵树保存到带有标签的单个 .ps 或 .png 文件(例如:1.png，2.png ...)。这意味着我需要获取多个图像文件。提前致谢。

Answer 1

尽管这是来自 Saving nltk drawn parse tree to image file 的重复问题，这是一个更简单的答案。

给定结果树对象:

>>> import nltk
>>> from nltk import pos_tag
>>> pattern = """NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}
... VBD: {<VBD>}
... IN: {<IN>}"""
>>> NPChunker = nltk.RegexpParser(pattern)
>>> sentence = 'criminal lawyer new york'.split()
>>> pos_tag(sentence)
[('criminal', 'JJ'), ('lawyer', 'NN'), ('new', 'JJ'), ('york', 'NN')]
>>> result = NPChunker.parse(pos_tag(sentence))
>>> result
Tree('S', [Tree('NP', [('criminal', 'JJ'), ('lawyer', 'NN')]), Tree('NP', [('new', 'JJ'), ('york', 'NN')])])

现在执行此操作:

>>> from nltk.draw.tree import TreeView
>>> TreeView(result)._cframe.print_to_file('tree.ps')

然后您将看到当前目录中出现tree.ps文件。