依存句法树可视化（nltk、spacy）_利用nltk可视化stanford corenlp依存分析结果

本文介绍两种英文句法树可视化的方法。
其中用到的spacy、nltk库等需要提前安装。
如果安装有问题或需要一些包的话，可以在文章下留言，看到了就会回复的。

1.nltk + stanfordcorenlp对句法树进行可视化

from nltk.tree import Tree
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

sentence = 'it is fast booting up , shutting down, and connection with the internet.'
with StanfordCoreNLP(r'E:\tools\coreNLP\stanford-corenlp-full-2018-10-05(1)', lang='en') as nlp:
    Tree.fromstring(nlp.parse(sentence)).draw()
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2.使用spacy进行可视化

import spacy
from spacy import displacy

nlp = spacy.load('en_core_web_md')
doc = nlp( "great product, very easy to use and great graphics." )
displacy.serve(doc, style='dep')
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代码运行后，在浏览器中输入 http://localhost:5000 即可显示依存结构。

依存关系
依存关系是一个中心词与其从属之间的二元非对称关系，一个句子的中心词通常是动词（Verb），所有其他词要么依赖于中心词，要么通过依赖路径与它关联。从该解析树中可以看出依存结构是加标签的有向图，箭头从中心词指向从属词，即箭头是从head指向child，每个Token只有一个Head。

关系标签含义

标签表示从属的语法功能，名词性的标签是：

• root：中心词，通常是动词
• dobj：直接宾语（direct object）
• nsubj：名词性主语（nominal subject）
• prep：介词
• pobj：介词宾语
• cc：连词

其他常用的标签：

• compound：复合词
• advmod：状语
• det：限定词
• amod：形容词修饰语