python 依存句法分析

Python的依存句法分析可以使用多个自然语言处理工具进行实现，以下是其中的几个常用工具和方法：

1. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP是一个流行的Java自然语言处理工具包，可以用于依存句法分析、命名实体识别、句子分割等任务。Python可以通过pycorenlp包与Stanford CoreNLP进行交互，使用方法如下：

from pycorenlp import StanfordCoreNLP

nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
text = 'John is eating a pizza'
output = nlp.annotate(text, properties={
    'annotators': 'depparse',
    'outputFormat': 'json'
})
print(output['sentences'][0]['enhancedPlusPlusDependencies'])

2. spaCy

spaCy是一个流行的Python自然语言处理库，其依存句法分析器可以通过调用nlp对象的`parse`方法进行实现，使用方法如下：

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = 'John is eating a pizza'
doc = nlp(text)
for token in doc:
    print(token.text, token.dep_, token.head.text, token.head.pos_,
          [child for child in token.children])

3. nltk

nltk是Python中自然语言处理的老牌库，其也提供了依存句法分析的功能，可以通过`nltk.parse.dependencygraph.DependencyGraph`类进行实现，使用方法如下：

import nltk

text = 'John is eating a pizza'
tokens = nltk.word_tokenize(text)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
dependency_parser = nltk.parse.corenlp.CoreNLPDependencyParser()
parse_result = dependency_parser.raw_parse(text)
dependency_graph = parse_result.__next__()
for node in dependency_graph.nodes.values():
    print(node['word'], node['tag'], node['head'], node['rel'])