#!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 # File: sentence_parser.py # Author: lhy # Date: 18-3-10 import os, re from ddparser import DDParser class SVOParser: def __init__(self): self.parser = DDParser(use_pos=True) print('loaded model') '''文章分句处理, 切分长句，冒号，分号，感叹号等做切分标识''' def split_sents(self, content): return [sentence for sentence in re.split(r'[？?！!。；;：:\n\r]', content) if sentence] '''句法分析---为句子中的每个词语维护一个保存句法依存儿子节点的字典''' def build_parse_child_dict(self, words, postags, rel_id, relation): child_dict_list = [] format_parse_list = [] for index in range(len(words)): child_dict = dict() for arc_index in range(len(rel_id)): if rel_id[arc_index] == index+1: #arcs的索引从1开始 if rel_id[arc_index] in child_dict: child_dict[relation[arc_index]].append(arc_index) else: child_dict[relation[arc_index]] = [] child_dict[relation[arc_index]].append(arc_index) child_dict_list.append(child_dict) heads = ['Root' if id == 0 else words[id - 1] for id in rel_id] # 匹配依存父节点词语 for i in range(len(words)): # ['ATT', '李克强', 0, 'nh', '总理', 1, 'n'] a = [relation[i], words[i], i, postags[i], heads[i], rel_id[i]-1, postags[rel_id[i]-1]] format_parse_list.append(a) return child_dict_list, format_parse_list '''parser主函数''' def parser_main(self, sentence): res = self.parser.parse(sentence, )[0] words = res["word"] postags = res["postag"] rel_id = res["head"] relation = res["deprel"] child_dict_list, format_parse_list = self.build_parse_child_dict(words, postags, rel_id, relation) return words, postags, child_dict_list, format_parse_list """将所有的ATT进行合并""" def merge_ATT(self, words, postags, format_parse_list): words_ = words retain_nodes = set() ATTs = [] ATT = [] format_parse_list_ = [] for parse in format_parse_list: dep = parse[0] if dep in ['ATT', 'ADV']: ATT += [parse[2], parse[5]] else: if ATT: body = ''.join([words[i] for i in sorted(set(ATT))]) ATTs.append(body) retain_nodes.add(sorted(set(ATT))[-1]) words_[sorted(set(ATT))[-1]] = body else: retain_nodes.add(parse[2]) ATT = [] for indx, parse in enumerate(format_parse_list): if indx in retain_nodes: parse_ = [parse[0], words_[indx], indx, postags[indx], words_[parse[5]], parse[5], postags[parse[5]]] format_parse_list_.append(parse_) return words_, postags, format_parse_list_, retain_nodes """基于该结果，提取三元组""" def extract(self, words, postags, child_dict_list, arcs, retain_nodes): svos = [] for index in range(len(postags)): if index not in retain_nodes: continue tmp = 1 # 如果语义角色标记为空，则使用依存句法进行抽取 if postags[index]: # 抽取以谓词为中心的事实三元组 child_dict = child_dict_list[index] # 主谓宾 if 'SBV' in child_dict and 'VOB' in child_dict: # e1s = self.expand_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) # e2s = self.expand_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0]) r = words[index] e1 = words[child_dict['SBV'][0]] e2 = words[child_dict['VOB'][0]] if e1.replace(' ', '') and e2.replace(' ', ''): svos.append([e1, r, e2]) # 含有介宾关系的主谓动补关系 if 'SBV' in child_dict and 'CMP' in child_dict: e1 = words[child_dict['SBV'][0]] cmp_index = child_dict['CMP'][0] r = words[index] + words[cmp_index] if 'POB' in child_dict_list[cmp_index]: e2 = words[child_dict_list[cmp_index]['POB'][0]] if e1.replace(' ', '') and e2.replace(' ', ''): svos.append([e1, r, e2]) return svos '''三元组抽取主函数''' def ruler2(self, words, postags, child_dict_list, arcs): svos = [] for index in range(len(postags)): tmp = 1 # 先借助语义角色标注的结果，进行三元组抽取 if tmp == 1: # 如果语义角色标记为空，则使用依存句法进行抽取 # if postags[index] == 'v': if postags[index]: # 抽取以谓词为中心的事实三元组 child_dict = child_dict_list[index] # 主谓宾 if 'SBV' in child_dict and 'VOB' in child_dict: r = words[index] e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0]) if e1.replace(' ', '') and e2.replace(' ', ''): svos.append([e1, r, e2]) # 定语后置，动宾关系 relation = arcs[index][0] head = arcs[index][2] if relation == 'ATT': if 'VOB' in child_dict: e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, head - 1) r = words[index] e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0]) temp_string = r + e2 if temp_string == e1[:len(temp_string)]: e1 = e1[len(temp_string):] if temp_string not in e1: if e1.replace(' ', '') and e2.replace(' ', ''): svos.append([e1, r, e2]) # 含有介宾关系的主谓动补关系 if 'SBV' in child_dict and 'CMP' in child_dict: e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) cmp_index = child_dict['CMP'][0] r = words[index] + words[cmp_index] if 'POB' in child_dict_list[cmp_index]: e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict_list[cmp_index]['POB'][0]) if e1.replace(' ', '') and e2.replace(' ', ''): svos.append([e1, r, e2]) return svos '''对找出的主语或者宾语进行扩展''' def complete_e(self, words, postags, child_dict_list, word_index): child_dict = child_dict_list[word_index] prefix = '' if 'ATT' in child_dict: for i in range(len(child_dict['ATT'])): prefix += self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['ATT'][i]) postfix = '' if postags[word_index] == 'v': if 'VOB' in child_dict: postfix += self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0]) if 'SBV' in child_dict: prefix = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) + prefix return prefix + words[word_index] + postfix '''程序主控函数''' def triples_main(self, content): sentences = self.split_sents(content) svos = [] for sentence in sentences: print(sentence) words, postags, child_dict_list, arcs = self.parser_main(sentence) svo = self.ruler2(words, postags, child_dict_list, arcs) svos += svo return svos '''测试''' def test(): content1 = """环境很好，位置独立性很强，比较安静很切合店名，半闲居，偷得半日闲。点了比较经典的菜品，味道果然不错！烤乳鸽，超级赞赞赞，脆皮焦香，肉质细嫩，超好吃。艇仔粥料很足，香葱自己添加，很贴心。金钱肚味道不错，不过没有在广州吃的烂，牙口不好的慎点。凤爪很火候很好，推荐。最惊艳的是长寿菜，菜料十足，很新鲜，清淡又不乏味道，而且没有添加调料的味道，搭配的非常不错！""" content2 = """近日，一条男子高铁吃泡面被女乘客怒怼的视频引发热议。女子情绪激动，言辞激烈，大声斥责该乘客，称高铁上有规定不能吃泡面，质问其“有公德心吗”“没素质”。视频曝光后，该女子回应称，因自己的孩子对泡面过敏，曾跟这名男子沟通过，但对方执意不听，她才发泄不满，并称男子拍视频上传已侵犯了她的隐私权和名誉权，将采取法律手段。12306客服人员表示，高铁、动车上一般不卖泡面，但没有规定高铁、动车上不能吃泡面。 高铁属于密封性较强的空间，每名乘客都有维护高铁内秩序，不破坏该空间内空气质量的义务。这也是乘客作为公民应当具备的基本品质。但是，在高铁没有明确禁止食用泡面等食物的背景下，以影响自己或孩子为由阻挠他人食用某种食品并厉声斥责，恐怕也超出了权利边界。当人们在公共场所活动时，不宜过分干涉他人权利，这样才能构建和谐美好的公共秩序。 一般来说，个人的权利便是他人的义务，任何人不得随意侵犯他人权利，这是每个公民得以正常工作、生活的基本条件。如果权利可以被肆意侵犯而得不到救济，社会将无法运转，人们也没有幸福可言。如西谚所说，“你的权利止于我的鼻尖”，“你可以唱歌，但不能在午夜破坏我的美梦”。无论何种权利，其能够得以行使的前提是不影响他人正常生活，不违反公共利益和公序良俗。超越了这个边界，权利便不再为权利，也就不再受到保护。 在“男子高铁吃泡面被怒怼”事件中，初一看，吃泡面男子可能侵犯公共场所秩序，被怒怼乃咎由自取，其实不尽然。虽然高铁属于封闭空间，但与禁止食用刺激性食品的地铁不同，高铁运营方虽然不建议食用泡面等刺激性食品，但并未作出禁止性规定。由此可见，即使食用泡面、榴莲、麻辣烫等食物可能产生刺激性味道，让他人不适，但是否食用该食品，依然取决于个人喜好，他人无权随意干涉乃至横加斥责。这也是此事件披露后，很多网友并未一边倒地批评食用泡面的男子，反而认为女乘客不该高声喧哗。 现代社会，公民的义务一般分为法律义务和道德义务。如果某个行为被确定为法律义务，行为人必须遵守，一旦违反，无论是受害人抑或旁观群众，均有权制止、投诉、举报。违法者既会受到应有惩戒，也会受到道德谴责，积极制止者则属于应受鼓励的见义勇为。如果有人违反道德义务，则应受到道德和舆论谴责，并有可能被追究法律责任。如在公共场所随地吐痰、乱扔垃圾、脱掉鞋子、随意插队等。此时，如果行为人对他人的劝阻置之不理甚至行凶报复，无疑要受到严厉惩戒。 当然，随着社会的发展，某些道德义务可能上升为法律义务。如之前，很多人对公共场所吸烟不以为然，烟民可以旁若无人地吞云吐雾。现在，要是还有人不识时务地在公共场所吸烟，必然将成为众矢之的。 再回到“高铁吃泡面”事件，要是随着人们观念的更新，在高铁上不得吃泡面等可能产生刺激性气味的食物逐渐成为共识，或者上升到道德义务或法律义务。斥责、制止他人吃泡面将理直气壮，否则很难摆脱“矫情”，“将自我权利凌驾于他人权利之上”的嫌疑。 在相关部门并未禁止在高铁上吃泡面的背景下，吃不吃泡面系个人权利或者个人私德，是不违反公共利益的个人正常生活的一部分。如果认为他人吃泡面让自己不适，最好是请求他人配合并加以感谢，而非站在道德制高点强制干预。只有每个人行使权利时不逾越边界，与他人沟通时好好说话，不过分自我地将幸福和舒适凌驾于他人之上，人与人之间才更趋于平等，公共生活才更趋向美好有序。""" content3 = '''（原标题：央视独家采访：陕西榆林产妇坠楼事件在场人员还原事情经过） 央视新闻客户端11月24日消息，2017年8月31日晚，在陕西省榆林市第一医院绥德院区，产妇马茸茸在待产时，从医院五楼坠亡。事发后，医院方面表示，由于家属多次拒绝剖宫产，最终导致产妇难忍疼痛跳楼。但是产妇家属却声称，曾向医生多次提出剖宫产被拒绝。 事情经过究竟如何，曾引起舆论纷纷，而随着时间的推移，更多的反思也留给了我们，只有解决了这起事件中暴露出的一些问题，比如患者的医疗选择权，人们对剖宫产和顺产的认识问题等，这样的悲剧才不会再次发生。央视记者找到了等待产妇的家属，主治医生，病区主任，以及当时的两位助产师，一位实习医生，希望通过他们的讲述，更准确地还原事情经过。 产妇待产时坠亡，事件有何疑点。公安机关经过调查，排除他杀可能，初步认定马茸茸为跳楼自杀身亡。马茸茸为何会在医院待产期间跳楼身亡，这让所有人的目光都聚焦到了榆林第一医院，这家在当地人心目中数一数二的大医院。 就这起事件来说，如何保障患者和家属的知情权，如何让患者和医生能够多一份实质化的沟通？这就需要与之相关的法律法规更加的细化、人性化并且充满温度。用这种温度来消除孕妇对未知的恐惧，来保障医患双方的权益，迎接新生儿平安健康地来到这个世界。''' content4 = '李克强总理今天来我家了,我感到非常荣幸' content5 = ''' 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。''' extractor = SVOParser() svos = extractor.triples_main(content2) print('svos', svos) for svo in svos: print(svo) if __name__ == '__main__': print("loading model...") test()