基于语义图的语义解析代码示例

以下是一个基于语义图的语义解析代码示例，用于将用户输入的句子转换成可执行的指令：

from graph_tool.all import *

# 定义语义图
g = Graph()
nouns = g.add_vertex()
verbs = g.add_vertex()
objects = g.add_vertex()
g.add_edge(nouns, verbs)
g.add_edge(verbs, objects)

# 添加节点标签
g.vertex_properties["label"] = g.new_vertex_property("string")
g.vertex_properties["label"][nouns] = "nouns"
g.vertex_properties["label"][verbs] = "verbs"
g.vertex_properties["label"][objects] = "objects"

# 添加边标签
g.edge_properties["label"] = g.new_edge_property("string")
g.edge_properties["label"][g.edge(nouns, verbs)] = "action"
g.edge_properties["label"][g.edge(verbs, objects)] = "object"

# 解析句子
def parse_sentence(sentence):
    # 将句子分词并识别词性
    words = sentence.split()
    tags = nltk.pos_tag(words)
    
    # 将词性标签转换成语义图节点标签
    node_labels = []
    for word, tag in tags:
        if tag.startswith("N"):
            node_labels.append("nouns")
        elif tag.startswith("V"):
            node_labels.append("verbs")
        else:
            node_labels.append("objects")
    
    # 在语义图中查找符合输入句子的路径
    for path in all_paths(g, source=nouns, target=objects):
        if len(path) == len(node_labels) and all(g.vertex_properties["label"][v] == label for v, label in zip(path, node_labels)):
            # 将路径转换成可执行的指令
            action = words[path.index(verbs)]
            obj = words[path.index(objects)]
            return {"action": action, "object": obj}
    
    # 无法解析句子
    return None

该示例代码使用了 Python 的 graph-tool 库来实现语义图，并使用 NLTK 库来进行分词和词性识别。在解析句子时，它首先将句子分词并识别词性，然后将词性标签转换成语义图节点标签。接着，在语义图中查找符合输入句子的路径，并将路径转换成可执行的指令。如果无法解析句子，则返回 None。