pyknp事件图

EventGraph是日语高级 NLP 应用程序的开发平台。EventGraph的核心概念是事件，一种与谓词-参数结构密切相关但更面向应用的语言信息单元。事件基于它们的句法和语义关系相互链接。

要求

• Python 3.6 或更高版本
• pyknp
• 图形可视化

安装

要安装 pyknp-eventgraph，请使用pip.

$ pip install pyknp-eventgraph

快速浏览

第 1 步：创建 EventGraph

EventGraph 建立在以 KNP 格式给出的语言分析之上。

# Add imports.
from pyknp import KNP
from pyknp_eventgraph import EventGraph

# Parse a document.
document = ['彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。', '私はそう確信していた。']
knp = KNP()
analysis = [knp.parse(sentence) for sentence in document]

# Create an EventGraph.
evg = EventGraph.build(analysis)
print(evg)  # <EventGraph, #sentences: 2, #events: 3, #relations: 1>

第 2 步：提取信息

用户可以通过一个简单的界面获取有关语言分析的各种信息。

步骤 2.1：句子

# Extract sentences.
sentences = evg.sentences
print(sentences)
# [
#   <Sentence, sid: 1, ssid: 0, surf: 彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。>,
#   <Sentence, sid: 2, ssid: 1, surf: 私はそう確信していた。>
# ]

# Convert a sentence into various forms.
sentence = evg.sentences[0]
print(sentence.surf)   # 彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。
print(sentence.mrphs)  # 彼女 は 海外 勤務 が 長い ので 、 英語 が うまい に 違いない 。
print(sentence.reps)   # 彼女/かのじょ は/は 海外/かいがい 勤務/きんむ が/が 長い/ながい ので/ので 、/、 英語/えいご が/が 上手い/うまい に/に 違い無い/ちがいない 。/。

步骤 2.2：事件

# Extract events.
events = evg.events
print(events)
# [
#   <Event, evid: 0, surf: 海外勤務が長いので、>,
#   <Event, evid: 1, surf: 彼女は英語がうまいに違いない。>,
#   <Event, evid: 2, surf: 私はそう確信していた。>
# ]

# Convert an event into various forms.
event = evg.events[0]
print(event.surf)              # 海外勤務が長いので、
print(event.mrphs)             # 海外 勤務 が 長い ので 、
print(event.normalized_mrphs)  # 海外 勤務 が 長い
print(event.reps)              # 海外/かいがい 勤務/きんむ が/が 長い/ながい ので/ので 、/、
print(event.normalized_reps)   # 海外/かいがい 勤務/きんむ が/が 長い/ながい
print(event.content_rep_list)  # ['海外/かいがい', '勤務/きんむ', '長い/ながい']

# Extract an event's PAS.
pas = event.pas
print(pas)            # <PAS, predicate: 長い/ながい, arguments: {ガ: 勤務/きんむ}>
print(pas.predicate)  # <Predicate, type: 形, surf: 長い>
print(pas.arguments)  # defaultdict(<class 'list'>, {'ガ': [<Argument, case: ガ, surf: 勤務が>]})

# Extract an event's features.
features = event.features
print(features)  # <Features, modality: None, tense: 非過去, negation: False, state: 状態述語, complement: False>

步骤 2.3：事件到事件的关系

# Extract event-to-event relations.
relations = evg.relations
print(relations)  # [<Relation, label: 原因・理由, modifier_evid: 0, head_evid: 1>]

# Take a closer look at an event-to-event relation
relation = relations[0]
print(relation.label)     # 原因・理由
print(relation.surf)      # ので
print(relation.modifier)  # <Event, evid: 0, surf: 海外勤務が長いので、>
print(relation.head)      # <Event, evid: 1, surf: 彼女は英語がうまいに違いない。>

第 3 步：保存/加载 EventGraph

用户可以通过将 EventGraph 序列化为 JSON 对象来保存和加载它。

# Save an EventGraph as a JSON file.
evg.save('evg.json')

# Load an EventGraph from a JSON file.
with open('evg.json') as f:
    evg = EventGraph.load(f)

第 4 步：可视化 EventGraph

用户可以使用graphviz可视化 EventGraph 。

from pyknp_eventgraph import make_image
make_image(evg, 'evg.svg')  # Currently, only supports 'svg'.

高级用法

合并修饰符

通过将修改事件合并到被修改对象，用户可以构建一个更大的信息单元。

from pyknp import KNP
from pyknp_eventgraph import EventGraph

document = ['もっととろみが持続する作り方をして欲しい。']
knp = KNP()
analysis = [knp.parse(sentence) for sentence in document]

evg = EventGraph.build(analysis)
print(evg)  # <EventGraph, #sentences: 1, #events: 2, #relations: 1>

# Investigate the relation.
relation = evg.relations[0]
print(relation)           # <Relation, label: 連体修飾, modifier_evid: 0, head_evid: 1>
print(relation.modifier)  # <Event, evid: 0, surf: もっととろみが持続する>
print(relation.head)      # <Event, evid: 1, surf: 作り方をして欲しい。>

# To merge modifier events, enable `include_modifiers`.
print(relation.head.surf)                           # 作り方をして欲しい。
print(relation.head.surf_(include_modifiers=True))  # もっととろみが持続する作り方をして欲しい。

# Other formats also support `include_modifiers`.
print(relation.head.mrphs_(include_modifiers=True))  # もっと とろみ が 持続 する 作り 方 を して 欲しい 。
print(relation.head.normalized_mrphs_(include_modifiers=True))  # もっと とろみ が 持続 する 作り 方 を して 欲しい

二进制序列化

当 EventGraph 以 JSON 格式序列化时，它将失去一些功能，包括访问 KNP 对象和修改器合并。要保留全部功能，请使用 Python 的 pickle 实用程序进行序列化。

# Save an EventGraph using Python's pickle utility.
evg.save('evg.pkl', binary=True)

# Load an EventGraph using Python's pickle utility.
with open('evg.pkl', 'rb') as f:
    evg_ = EventGraph.load(f, binary=True)

命令行界面

事件图构建

$ echo '彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。' | jumanpp | knp -tab | evg -o example-eventgraph.json

事件图可视化

$ evgviz example-eventgraph.json example-eventgraph.svg

文件

https://pyknp-eventgraph.readthedocs.io/en/latest/

作者

• 京都大学黑桥川原研究所。
• 联系人@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp