如何为NLTK中的歧义句子生成多个分析树？
我在Python中有以下代码。
sent = [("very","ADJ"),("colourful","ADJ"),("ice","NN"),("cream","NN"),("van","NN")]
patterns= r"""
NP:{<ADJ>*<NN>+}
"""
NPChunker=nltk.RegexpParser(patterns) # create chunk parser
for s in NPChunker.nbest_parse(sent):
print s.draw()
输出是：
(S (NP very/ADJ colourful/ADJ ice/NN cream/NN van/NN))
但输出应该有另外2个解析树。
(S (NP very/ADJ colourful/ADJ ice/NN) (NP cream/NN) (NP van/NN))
(S (NP very/ADJ colourful/ADJ ice/NN cream/NN) van/NN)
问题是只有第一个正则表达式被RegexpParser采用。 我怎样才能一次生成所有可能的分析树？
这对于RegexpParser类来说是不可能的。 它从ParserI接口继承nbest_parse方法，并查看源代码（https://github.com/nltk/nltk/blob/master/nltk/parse/api.py），可以看到它只是默认为运行基类的解析方法并将其作为迭代器返回。
正如有人试图用nltk在Chunking中解释的那样，chunking类并不是用于此目的的工具（还是！），请看http://nltk.org/book/ch08.html，有一些快速示例，这只会使你想要达到目标的一半，需要进行大量的预处理和智能设计。
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