使用spacy进行依赖分析

Question

我有一个依赖分析的代码，它以圆弧的形式给出输出。还有其他方法来显示段落的解析树吗？因为对于一个段落来说，解析树是巨大的。是否有更好的方法来显示段落的解析树？

Answer 1

首先，在Displacy中设置紧凑型标志将减少显示的树的大小。

options = {'compact': True} 
svg = displacy.render(doc, style='dep',options=options)

但只有这样才不会适用于大段文字。我建议的是，与其查看整个段落的相关性分析，不如先把段落分解成句子。然后解析每个句子并查看它们。您可以将每个句子的解析树保存为SVG文件，然后逐个查看它们。下面是保存SVG的代码：

svg = displacy.render(doc, style='dep',options=options)
f = open('sample.svg', 'w')
f.write(svg)
f.close()

或者，您可以将段落的整个解析树保存为SVG并在浏览器中打开它。然后，你可以很容易地看到它的缩放和滚动。