python nltk 9 構建基於特徵的語法

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**特徵在建立基於規則的語法中的作用。

以下以句子kim chased lee為例，找到其動詞的施事角色和主語，受事角色和賓語

def
lex2fs
(word)
:# 以下兩個物件中，不同的面向語義的特徵被稱為特徵結構（特徵+特徵值）。特徵結構包含各種有關語法實體的資訊
kim =
chase =
lee =
# chase為例，其主語（subject）扮演『施事』（agent）的角色。賓語（object）扮演『受事』（patient）的角色
chase[
'agt']=
'sbj'
chase[
'pat']=
'obj'
# fs 分別為kim，lee，chase迴圈
for fs in
[kim, lee, chase]
:if fs[
'orth'
]== word:
return fs
# 語法特徵
defgrammatical_features()
:# 找到動詞的施事角色和主語，受事角色和賓語。假設動詞左右的np分別是主語和賓語。
sent =
"kim chased lee"
tokens = sent.split(
)    subj, verb, obj = lex2fs(tokens[0]
), lex2fs(tokens[1]
), lex2fs(tokens[2]
)    verb[
'agt'
]= subj[
'ref'
]    verb[
'pat'
]= obj[
'ref'
]for k in
['orth'
,'rel'
,'agt'
,'pat']:
print
("%-5s => %s"
%(k, verb[k]
))

檢視基於示例特性的語法，如下：

nltk.data.show_cfg(
'grammars/book_grammars/feat0.fcfg'
)

基於特徵的語法圖示解析的操作。如下，輸入分詞之後，匯入load_parser函式，以語法檔名為輸入，返回乙個圖表分析器cp。呼叫分析器的parse()方法將迭代生成的分析樹。

# 基於特徵跟蹤的圖表解析器
tokens =
'kim likes children'
.split(
)# 圖示分析器
cp = load_parser(
'grammars/book_grammars/feat0.fcfg'
, trace=2)
for tree in cp.parse(tokens)
:print
(tree)

像sg，pl這樣簡單的特徵值成為原子，原子值的特殊情況是布林值。

如何在nltk中構建和操作特徵結構。

使用建構函式featstruct（）構造特徵結構，像字典一樣使用它。

# 特徵結構構造器
fs1 = nltk.featstruct(per=
3, num=
'p1'
, gnd=
'fem'
)print
(fs1[
'gnd'])
fs1[
'case']=
'acc'
print
(fs1)
# 更複雜的特徵結構
fs2 = nltk.featstruct(pos=
'n', agr=fs1)
print
(fs2)
print
(fs2[
'agr'])
# 使用feature=value格式的特徵-值對的方括號擴起的字串
fs3 = nltk.featstruct(
"[pos='n', agr=[per=3, num='pl', gnd='fem']]"
)print
(fs3)

特徵結構也可以看做乙個有向無環圖（dag），如下，

fs4 = nltk.featstruct(
"[name='lee', address=(1)[number=74, street='rue pascal'],spouse=[name='kim', address->(1)]]"
)

統一：合併兩個特徵結構，unify()函式實現。如果fs0和fs1的特徵結構共享乙個路徑目錄，那麼fs0和fs1的統一就會失敗，但是fs0中的value和fs1中的value是完全不同的。這是通過將統一的結果設定為none來實現的。

fs1 = nltk.featstruct(number=
74, street=
'rue pascal'
)fs2 = nltk.featstruct(city=
'paris'
)print
(fs1.unify(fs2)
)

當針對上面結構共享中，修改某個變數時，被引用的地方也會被修改。

廣義短語結構文法，通過允許詞彙類別支援subcat特徵。設subcat特徵表明該專案所屬的子類別。

因為可以無限的加深句子補語的遞迴，所以在整個句子中缺口可以無限遠的被填充。無限制依賴成分：填充詞-缺口依賴，即填充詞和缺口之間的距離沒有上界。

tokens =
'who do you claim that you like'
.split(
)cp = load_parser(
'grammars/book_grammars/feat1.fcfg'
)for tree in cp.parse(tokens)
:print
(tree)

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