nltkを使ったStanfordパーサが文を正しく解析しないのはなぜですか？

Question

私はPythonでnltkでStanfordパーサを使用しています。Stanford Parser and NLTKからStanford nlpライブラリを設定するのに助けがありました。以下の例のように、私は間違って解析し、依存関係ツリーを取得しています

from nltk.parse.stanford import StanfordParser 
from nltk.parse.stanford import StanfordDependencyParser 
parser  = StanfordParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz") 
dep_parser = StanfordDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz") 
one = ("John sees Bill") 
parsed_Sentence = parser.raw_parse(one) 
# GUI 
for line in parsed_Sentence: 
     print line 
     line.draw() 

parsed_Sentence = [parse.tree() for parse in dep_parser.raw_parse(one)] 
print parsed_Sentence 

# GUI 
for line in parsed_Sentence: 
     print line 
     line.draw() 

、代わりに動詞の名詞として「見ている」治療されます。

私は何をすべき？ 文章を変更すると正しく動作します（1 = 'John see Bill'）。 この文の正しい出力に含まはここから見ることができcorrect ouput of parse tree

正しい出力の例も以下に示します。

Answer 1

をもう一度、何のモデルは完璧ではありません（Python NLTK pos_tag not returning the correct part-of-speech tagを参照してください）;

NeuralDependencyParserを使用して「より正確な」パーサーを試すことができます。

まずセットアップ正しい環境変数を適切にパーサ、その後、（Stanford Parser and NLTKとhttps://gist.github.com/alvations/e1df0ba227e542955a8aを参照してください）：

>>> from nltk.internals import find_jars_within_path 
>>> from nltk.parse.stanford import StanfordNeuralDependencyParser 
>>> parser = StanfordNeuralDependencyParser(model_path="edu/stanford/nlp/models/parser/nndep/english_UD.gz") 
>>> stanford_dir = parser._classpath[0].rpartition('/')[0] 
>>> slf4j_jar = stanford_dir + '/slf4j-api.jar' 
>>> parser._classpath = list(parser._classpath) + [slf4j_jar] 
>>> parser.java_options = '-mx5000m' 
>>> sent = "John sees Bill" 
>>> [parse.tree() for parse in parser.raw_parse(sent)] 
[Tree('sees', ['John', 'Bill'])] 

をNeuralDependencyParserのみ依存関係ツリーを作成することに注意してください：