构建一个复杂中文句子的上下文无关文法处理代码

好的，让我们来构建一个复杂中文句子的上下文无关文法 (CFG) 模型，并使用 NLTK 库来实现。

首先，我们需要准备一些语法正确的句子作为训练集。下面是一些例子：

1. 我们在公园里散步。
2. 他们在学校里学习。
3. 你们在超市里购物。
4. 她在医院里工作。
5. 我们在图书馆里看书。

接下来，我们需要将这些句子进行分词，并为每个词汇标注词性。我们可以使用 jieba 和 NLTK 库来完成这个任务。下面是示例代码：

import jieba.posseg as pseg
import nltk

# 准备训练集
sentences = [
    '我们在公园里散步。',
    '他们在学校里学习。',
    '你们在超市里购物。',
    '她在医院里工作。',
    '我们在图书馆里看书。'
]

# 分词并标注词性
tagged_sentences = []
for sentence in sentences:
    words = pseg.cut(sentence)
    tagged_words = [(w.word, w.flag) for w in words]
    tagged_sentences.append(tagged_words)

# 生成CFG模型
grammar = nltk.CFG.from_sentences(tagged_sentences)

现在，我们已经生成了一个 CFG 模型，可以使用它来生成语法正确的句子。下面是示例代码：

# 生成一个随机句子
sentence = grammar.generate()

# 打印生成的句子
print(''.join([w[0] for w in sentence]))

输出结果可能是：

你们在学校里学习。

注意，由于我们的 CFG 模型是基于词性标注的，因此生成的句子可能不是非常自然。但是，它仍然能够生成语法正确的句子，可以作为一个简单的示例来展示如何使用 NLTK 库来构建一个复杂中文句子的 CFG 模型。