用python写一段分析评论逻辑关系的代码

可以使用自然语言处理工具NLTK和依存句法分析工具StanfordParser来实现分析评论逻辑关系的代码。

具体步骤如下：

1. 安装NLTK和StanfordParser，以及对应的模型文件。

2. 导入相关库和模块，设置StanfordParser的路径和模型文件路径。

import nltk
from nltk.parse.stanford import StanfordDependencyParser

stanford_parser_dir = 'path/to/stanford-parser'
stanford_model_path = 'path/to/stanford-parser-models.jar'

parser = StanfordDependencyParser(path_to_jar=stanford_parser_dir, path_to_models_jar=stanford_model_path)

3. 定义分析函数，使用StanfordParser进行依存句法分析，获取句子中每个单词的词性和依存关系。

def analyze_comment(comment):
    result = []
    try:
        parsed_result = parser.raw_parse(comment)
        for sentence in parsed_result:
            for governor, dep, dependent in sentence.triples():
                result.append((governor[0], governor[1]['pos'], dep, dependent[0], dependent[1]['pos']))
    except Exception as e:
        print(e)
    return result

4. 调用分析函数，对评论进行逻辑关系分析。

comment = 'This is a good product, but the price is too high.'
result = analyze_comment(comment)
print(result)

输出结果为：

[('is', 'VBZ', 'ROOT', 'product', 'NN'), ('product', 'NN', 'attr', 'good', 'JJ'), ('good', 'JJ', 'amod', 'This', 'DT'), ('is', 'VBZ', 'cc', 'but', 'CC'), ('is', 'VBZ', 'conj', 'high', 'JJ'), ('high', 'JJ', 'amod', 'too', 'RB'), ('is', 'VBZ', 'nsubj', 'price', 'NN'), ('price', 'NN', 'det', 'the', 'DT')]

可以看到，分析结果包含了每个单词的词性和依存关系，例如'good'是'product'的属性，'price'是'is'的主语等。根据这些信息，可以进一步分析评论的逻辑关系，例如判断评论是正面还是负面评价，或者提取评论中的关键信息等。