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   文本表示一直是个重要问题，如何以清晰，简介的方式对一个文本信息进行有效表示是个长远的任务  
    我尝试过使用关键词，实体之间的关联关系，并使用textgrapher的方式进行展示，但以词作为文本信息单元表示这种效果不是特别好，所以，本项目想尝试从事件三元组的方式出发，对文本进行表示．
 
-# 使用方式
+# 使用方式1-基于ltp依存句法分析和语义角色标注的事件三元组抽取
 
         from triples_extraction import *
         extractor = TripleExtractor()
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                  ['部分示威者', '投掷', '石块'],
                  ['驻守边境以军士兵', '发射', '催泪瓦斯']
                  ]
+                 
+# 使用方式2-基于百度DDParser依存句法分析的事件三元组抽取
 
-If any question about the project or me ,see https://liuhuanyong.github.io/
+       from baidu_svo_extract import *
+       extractor = SVOParser()
+       svos = extractor.triples_main(content2)
+       print('svos', svos)
+    
+# 测试样例
+        content = '李克强总理今天来我家了,我感到非常荣幸'
+        svos = [
+                 ['总理李克强', '来', '我家'], 
+                 ['我', '感到', '荣幸']]
+                 ]
+
+        content = ''' 以色列国防军20日对加沙地带实施轰炸，造成3名巴勒斯坦武装人员死亡。此外，巴勒斯坦人与以色列士兵当天在加沙地带与以交界地区发生冲突，一名巴勒斯坦人被打死。当天的冲突还造成210名巴勒斯坦人受伤。
+    当天，数千名巴勒斯坦人在加沙地带边境地区继续“回归大游行”抗议活动。部分示威者燃烧轮胎，并向以军投掷石块、燃烧瓶等，驻守边境的以军士兵向示威人群发射催泪瓦斯并开枪射击。'''
+        svos = [
+                  ['20日', '实施', '轰炸']
+                  ['当天冲突', '造成', '210名']
+                  ['巴勒斯坦人', '回归', '大游行']
+                  ['部分示威者', '燃烧', '轮胎']
+                 ]
+
+# 对比结论
+1、LTP在DDParser之外，还提供了语义角色标注的功能，这个可以用于事件三元组抽取的有效补充。
+2、LTP速度比DDParser要快。  
+
+
+If any question about the project or me ,see https://liuhuanyong.github.io/  
 如有自然语言处理、知识图谱、事理图谱、社会计算、语言资源建设等问题或合作，可联系我：    
 1、我的github项目介绍：https://liuhuanyong.github.io  
 2、我的csdn博客：https://blog.csdn.net/lhy2014