关系抽取代码

以下是一个简单的关系抽取代码示例，使用了Stanford CoreNLP工具包。

import os
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

# 用于连接Stanford CoreNLP服务器
nlp = StanfordCoreNLP('/path/to/stanford-corenlp-full-2018-10-05')

# 要处理的文本
text = 'John works at Google.'

# 使用Stanford CoreNLP进行依存分析和命名实体识别
dependencies = nlp.dependency_parse(text)
entities = nlp.ner(text)

# 遍历依存关系，寻找包含nsubj和dobj的关系
for dep in dependencies:
    if dep[0] == 'nsubj':
        subj = entities[dep[1]-1][0]
        subj_type = entities[dep[1]-1][1]
    elif dep[0] == 'dobj':
        obj = entities[dep[1]-1][0]
        obj_type = entities[dep[1]-1][1]

# 输出结果
print(subj, subj_type, obj, obj_type)

这个示例代码将文本中的主语和宾语识别出来，并给出它们的实体类型。这样就可以从中抽取出"John works at Google."这个句子中的关系"John works at"。需要注意的是，这个示例代码是基于英文的，如果要处理中文文本需要使用中文模型，代码会有所不同。