Блог

Я знаю, что nltk он содержит корпус VerbNet, однако унифицированный индекс глаголов объединяет информацию из него и 3 других полезных источников. Есть ли какой-либо способ использовать этот корпус в Python?

Через NLTK вы, безусловно, можете получить доступ к FrameNet, VerbNet и PropBank. Я не проводил никакой работы с группировками смыслов OntoNotes.

Посмотрите на приведенное ниже представление о том, как получить информацию из этих трех ресурсов. Каждый из них возвращает список, чтобы вы могли захватывать элементы списка по отдельности и изучать их так подробно, как вам нужно.

 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