完全な依存関係が得られなかった理由

Question

オンラインデモ版と依存版パーサーのダウンロード版の両方を試しました。オンラインデモのEnhanced Dependenciesは正確な結果を得ることができました。たとえば、「ジェームズ・キャメロンとレオナルド・ディカプリオ監督の映画をお勧めしますか？

ルート（ROOT-0は、お勧め-3）、AUX（お勧め-3を、CAN-1） nsubj（お勧め-3を、あなた-2） nsubj（映画-6、私-4：結果の下に生成されました） det（movie-6、a-5） xcomp（推奨-3、ムービー-6） nsubjpass（directed-9、which-7） nsubjpass（acted-14、which-7）（extra） auxpass （有向-9であった-8） ACL：relcl（映画-6、指向-9） 場合（キャメロン-12、によって-10） 化合物（キャメロン-12、ジェームズ-11） nmod：エージェント（有向-9、Cameron-12） cc（directed-9および-13） （DiCaprio-17、Leonardo-16） の化合物（DiCaprio-17、by-15） の化合物（DiCaprio-17、Leonardo-16 ） nmod：by（acted-14、DiCaprio-17）

「directed」と「acted」の2つの動詞は数語で区切られていますが、オンラインデモでは両方とも名詞 "movie"（acl：relcl（movie-6、directed-9）、acl：relcl（movie-6、acted-14）（extra））。

ただし、以下の私はスタンフォード大学のウェブサイトからダウンロードしたjarファイルになった結果です。 CoreNLPのバージョンは3.6.0さ：

ルート（ROOT-0は、お勧め-3）を AUX（、-3をお勧めすることができ-1） nsubj（お勧め-3を、あなた-2） nsubj（映画-7 、me-4） det（movie-7、a-5） amod（movie-7、romantic-6） dobj（おすすめ-3、映画-7） nsubjpass（directed-10、movie-7） （Cameron-13、by-11） 化合物（Cameron-13、-11） ケース（Cameron-13、by-11） 化合物13、James-12） nmod：agent（directed-10、Cameron-13） cc（Cameron-13および-14） nmod：エージェント（有向-10を、作用-15） CONJ：及び（キャメロン-13、作用-15） 場合（ディカプリオ-18、によって-16） 化合物（ディカプリオ-18、レオナルド-17） nmodこの場合、パーサーは依存関係acl：relcl（movie-6、acted-14）を取得できませんでした。この場合、パーサーは依存関係acl：relcl（movie-6、acted-14）を取得できませんでした。 （余分な）。

これは私のコンストラクタコードです：

public CoreNlpParser() { 
     props = new Properties(); 
     props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, parse, lemma, depparse, ner"); 
     props.setProperty("depparse.extradependencies", "MAXIMAL"); 
     pipeline = new StanfordCoreNLP(props); 
    } 

私が「MAXIMAL」「depparse.extradependencies」を設定することによって、私は のことができるようにすべきであるという考えは、オンラインデモのと同じ結果を得ることができます。私は何が欠けていたのですか？そして、どのようにして 注釈を正しく設定する必要がありますか？おかげで非常に多く

Answer 1

このコードは、より密接オンラインデモと一致する必要があります。 NN依存性パーサーではなく、PCFGパーサーを使用したいとします。

import java.io.*; 
import java.util.*; 
import java.util.Properties; 
import java.util.zip.*; 

import edu.stanford.nlp.io.IOUtils; 
import edu.stanford.nlp.ling.*; 
import edu.stanford.nlp.pipeline.*; 
import edu.stanford.nlp.semgraph.*; 
import edu.stanford.nlp.trees.*; 
import edu.stanford.nlp.util.*; 

public class EnhancedDependenciesDemo { 

    public static void main (String[] args) { 
     Properties props = StringUtils.argsToProperties(args); 
     StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); 
     Annotation ann = new Annotation("Can you recommend me a movie " + 
       "which was directed by James Cameron and acted by Leonardo DiCaprio?"); 
     pipeline.annotate(ann); 
     for (CoreMap sentence : ann.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) { 
      Tree tree = sentence.get(TreeCoreAnnotations.TreeAnnotation.class); 
      TreePrint treePrint = new TreePrint("typedDependenciesCollapsed"); 
      treePrint.printTree(tree); 
     } 
    } 
}