python nltkを使って解析木を取得するには？

Question

は、次の文章を考える：

The old oak tree from India fell down. 

どのように私はPythonのNLTKを使用して文の次の構文解析ツリー表現を得ることができますか？

(ROOT (S (NP (NP (DT The) (JJ old) (NN oak) (NN tree)) (PP (IN from) (NP (NNP India)))) (VP (VBD fell) (PRT (RP down))))) 

ウェブで見つけられない完全な例が必要です。

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編集

私はNLTKを使用して解析するについて学ぶためにthis book chapterを通じて行っているが、問題は、私は私が持っていない文章やフレーズを解析する文法を必要とする、です。私はthis stackoverflow postも見つけましたが、それは構文解析のための文法についても尋ねましたが、説得力のある答えはありません。

私は文を与えられた解析木を与える完全な答えを探しています。

Answer 1

nltkの代わりにStanfordCoreNLPを使用した代替ソリューションがあります。 StanfordCoreNLPの上に構築されるライブラリはほとんどありません。私は個人的に文章を解析するためにpycorenlpを使用します。

最初に*.jarファイルが入っているstanford-corenlp-fullフォルダをダウンロードする必要があります。そして、フォルダ内のサーバーを実行します（既定のポートは9000です）。

export CLASSPATH="`find . -name '*.jar'`" 
java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer [port?] # run server 

次に、Pythonでは、文章にタグを付けるために以下を実行できます。

from pycorenlp import StanfordCoreNLP 
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000') 

text = "The old oak tree from India fell down." 

output = nlp.annotate(text, properties={ 
    'annotators': 'parse', 
    'outputFormat': 'json' 
}) 

print(output['sentences'][0]['parse']) # tagged output sentence