从.dis文件中加载带有Marcu属性的rst语篇树
rstmarcutree的Python项目详细描述
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就像Daniel Marcu在论文中描述的提升集：
*构建修辞学结构树1996
*话语树是1999年测试中很好的重要指标
安装
=======
rstmarcurtree支持python2.7
依赖关系：语篇图
$pip2.7安装rstmarcuretree
用法
====
库处理包含.dis格式rst树的文件。
您可以使用像feng hirst 2014 parser这样的在线语篇相关性解析器生成
文本的语篇树。
Vanessa Wei feng和Graeme hirst，2014。
后期编辑。
Vanessa Wei Feng和Graeme Hirst，2014。
具有配对和全局特征的两遍语篇分割。
您可以使用：
https://github.com/NLPbox/rst-converter-service
要轻松转换.dis输出中的文件：
having./test_rst.dis公司python2.7控制台或脚本中的文件路径您只需：
>；>；从rstmarcutree导入加载树_rst.dis公司'）
>；
>；
>；>root=rst_tree.get_node_by_索引（0）
>；
>；
>；>；根卫星=root.get_卫星（）
要得到0到1之间的终端节点的显著性得分：
>；>edus= 树。得到你的爱（）
>；>；对于教育单元中的教育单元：
>；>；打印获得显著性得分（）
Test
====
如果您直接克隆存储库，假设您已经安装了
rstmarcutree，您可以使用以下工具进行测试：
$cd tests
$python test_marcu_类.py
$python测试显著性_分数.py
联系
=======
以获取帮助或如果发现任何错误，请写信至克里斯蒂安·科隆纳@工作室.unibo.it
就像Daniel Marcu在论文中描述的提升集：
*构建修辞学结构树1996
*话语树是1999年测试中很好的重要指标
安装
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rstmarcurtree支持python2.7
依赖关系：语篇图
$pip2.7安装rstmarcuretree
用法
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库处理包含.dis格式rst树的文件。
您可以使用像feng hirst 2014 parser这样的在线语篇相关性解析器生成
文本的语篇树。
Vanessa Wei feng和Graeme hirst，2014。
后期编辑。
Vanessa Wei Feng和Graeme Hirst，2014。
具有配对和全局特征的两遍语篇分割。
您可以使用：
https://github.com/NLPbox/rst-converter-service
要轻松转换.dis输出中的文件：
having./test_rst.dis公司python2.7控制台或脚本中的文件路径您只需：
>；>；从rstmarcutree导入加载树_rst.dis公司'）
>；
>；
>；>root=rst_tree.get_node_by_索引（0）
>；
>；
>；>；根卫星=root.get_卫星（）
要得到0到1之间的终端节点的显著性得分：
>；>edus= 树。得到你的爱（）
>；>；对于教育单元中的教育单元：
>；>；打印获得显著性得分（）
Test
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如果您直接克隆存储库，假设您已经安装了
rstmarcutree，您可以使用以下工具进行测试：
$cd tests
$python test_marcu_类.py
$python测试显著性_分数.py
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