PythonでUnified Verb Indexをどのように使用しますか？

Question

私はnltkにVerbNetコーパスが含まれていることを知っていますが、Unified Verb Indexはその情報と他の3つの有用な情報源を結合しています。このコーパスをPythonで使用する方法はありますか？

Answer 1

NLTKを通じて、確実にFrameNet、VerbNet、PropBankにアクセスできます。私はOntoNotes Sense Groupingsで何の仕事もしていません。

これらの3つのリソースから情報を取得する方法については、以下をご覧ください。それぞれがリストを返すので、リスト要素を個別に取得し、必要な詳細を調べることができます。

from nltk.corpus import verbnet as vn 
from nltk.corpus import framenet as fn 
from nltk.corpus import propbank as pb 

input = 'take' 

vn_results = vn.classids(lemma=input) 

if not vn_results: 
    print input + ' not in verbnet.' 
else: 
    print 'verbnet:' 
    print vn_results 

fn_results = fn.frames_by_lemma(input) 

if not fn_results: 
    print input + ' not in framenet.' 
else: 
    print 'framenet:' 
    print fn_results 

pb_results = [] 
try: 
    pb_results = pb.rolesets(input) 
except ValueError: 
    print input + ' not in propbank.' 

if pb_results: 
    print 'propbank:' 
    print pb_results