构建一个复杂中文句子的上下文无关文法处理代码

以下是一个简单的示例，用于使用上下文无关文法处理复杂的中文句子：

import nltk

# 声明文法规则
grammar = nltk.CFG.fromstring("""
    S -> NP VP
    NP -> Det N | Det N PP | 'I'
    VP -> V NP | VP PP
    PP -> P NP
    Det -> '一个' | '这个'
    N -> '猫' | '桌子' | '鱼'
    V -> '喜欢' | '在'
    P -> '上' | '下'
""")

# 定义句子
sentence = '我在桌子上看到了一个猫'

# 初始化分词器
tokenizer = nltk.tokenize.TreebankWordTokenizer()

# 进行分词
tokens = tokenizer.tokenize(sentence)

# 初始化自然语言处理器
parser = nltk.ChartParser(grammar)

# 尝试解析分词后的句子
for tree in parser.parse(tokens):
    print(tree)

这个示例中，我们使用了 `nltk` 库，首先声明了上下文无关文法的规则，然后定义了一个句子。接着，我们初始化了一个分词器，用于将句子分成单词。然后，我们初始化了一个自然语言处理器，用于解析分词后的句子。最后，我们使用解析器尝试解析句子，并将解析树输出到控制台上。

需要注意的是，这只是一个简单的示例。如果要处理更复杂的句子，需要定义更复杂的文法规则，并使用更高级的自然语言处理技术。