Watson Natural Language Processing 语法块封装了语法分析功能。

块名称

• syntax_izumo_<language>_stock
• syntax_izumo_<language>_stock-dp

受支持的语言

语法分析块可用于以下语言。 有关语言代码和相应语言的列表，请参阅 语言代码。

要用于模型 syntax_izumo_<language>_stock的语言代码 :af ， ar ， bs ， ca ， cs ， da ， de ， el ， en ， es ， fi ， fr ， he ， hi ， hr ， it ， ja ， ko ， nb ， nl ， nn ， pl ， pt ， ro ， ru ， sk ， sr ， sv ， tr ， zh_cn ， zh_tw

要用于模型 syntax_izumo_<language>_stock-dp的语言代码 :af ， ar ， bs ， ca ， cs ， da ， de ， el ， en ， es ， fi ， fr ， he ， hi ， hr ， it ， ja ， ko ， nb ， nl ， nn ， pl ， pt ， ro ， ru ， sk ， sr ， sv ， tr ， zh

功能

使用此块可执行诸如语句检测，记号化，词性标记，词性化和不同语言的依赖关系解析之类的任务。 对于大多数任务，您可能只需要语句检测，记号化和词性标记。 对于这些用例，请使用 syntax_model_xx_stock 模型。 如果要运行依赖关系解析，请使用 syntax_model_xx_stock-dp 模型。

词性 (POS) 标记和依赖关系的分析遵循通用词性标记集 (通用 POS 标记) 和通用依赖关系 v2 标记集 (通用依赖关系关系)。

下表显示了基于相同示例的每个任务的功能以及解析结果。

对其他块的依赖关系

无

代码样本

import watson_nlp

# Load Syntax for English
syntax_model = watson_nlp.load('syntax_izumo_en_stock')

# Detect tokens, lemma and part-of-speech
text = 'I don\'t like Mondays'
syntax_prediction = syntax_model.run(text, parsers=('token', 'lemma', 'part_of_speech'))

# Print the syntax result
print(syntax_prediction)

代码示例的输出：

{
  "text": "I don't like Mondays",
  "producer_id": {
    "name": "Izumo Text Processing",
    "version": "0.0.1"
  },
  "tokens": [
    {
      "span": {
        "begin": 0,
        "end": 1,
        "text": "I"
      },
      "lemma": "I",
      "part_of_speech": "POS_PRON"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 2,
        "end": 4,
        "text": "do"
      },
      "lemma": "do",
      "part_of_speech": "POS_AUX"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 4,
        "end": 7,
        "text": "n't"
      },
      "lemma": "not",
      "part_of_speech": "POS_PART"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 8,
        "end": 12,
        "text": "like"
      },
      "lemma": "like",
      "part_of_speech": "POS_VERB"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 13,
        "end": 20,
        "text": "Mondays"
      },
      "lemma": "Monday",
      "part_of_speech": "POS_PROPN"
    }
  ],
  "sentences": [
    {
      "span": {
        "begin": 0,
        "end": 20,
        "text": "I don't like Mondays"
      }
    }
  ],
  "paragraphs": [
    {
      "span": {
        "begin": 0,
        "end": 20,
        "text": "I don't like Mondays"
      }
    }
  ]
}

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