擅长:python、mysql、java
<p>从CoreNLP提取块的方法是使用<code>constituency parser</code>的输出。不过,正如你所知道的那样,你可以直接根据你的文本块列表来解析你的文本块列表。例如,对于像“<code>I bought the book because I read good reviews about it.</code>”这样的输入语句,方法的输出将如下所示:</p>
<pre><code><class 'list'>:
[['NP', 'I'],
['NP', 'the book'],
['NP', 'I'],
['NP', 'good reviews'],
['NP', 'it'],
['SBAR', 'because I read good reviews about it'],
['VP', 'bought the book because I read good reviews about it'],
['VP', 'read good reviews about it']]
</code></pre>
<p>由于上面列出了一个测试的方法,所以我还没有把它写出来。在</p>
<p>如果你只需要名词短语,你也可以看看Spacy和解决方案<a href="https://stackoverflow.com/questions/33289820/noun-phrases-with-spacy">here</a>,这是相当快的。我所说的一切主要是关于你的第一个问题,部分是关于你的第二个问题,我不知道这些解决办法是否也适用于丹麦人。在</p>