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  • python 主语
    2022-09-02 09:15:17

    一:注释
    python注释通常是用单行“#”开头的, 还可以用三个单引号和三个多引号。
    二:行与缩进:
    python最特有的就是使用缩进来表示代码块,不需要使用大括号{}。
    缩进的空格数是可以发生变化的,但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。一般用Tab来缩进。
    三:多行语句:
    Python 通常是一行写完一条语句,但如果语句很长,我们可以使用反斜杠(\)来实现多行语句。
    python中数字有四种类型:整数、布尔型、浮点数和复数。
    字符串(String)
    python中单引号和双引号使用完全相同。
    使用三引号(‘’或”””)可以指定一个多行字符串。
    转义符 ‘\’
    反斜杠可以用来转义,使用r可以让反斜杠不发生转义。
    字符串可以用 + 运算符连接在一起,用 * 运算符重复。
    Python 中的字符串有两种索引方式,从左往右以 0 开始,从右往左以 -1 开始。
    Python中的字符串不能改变。
    Python 没有单独的字符类型,一个字符就是长度为 1 的字符串。
    四:空行
    空行与代码缩进不同,空行并不是Python语法的一部分。书写时不插入空行,Python解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码,便于日后代码的维护或重构。
    记住:空行也是程序代码的一部分。
    Print 输出
    print 默认输出是换行的,如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=””

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    现代汉语句子成分分析与讲解

    一、主语、谓语

    1

    、主语

    主语可分为名词性主语和谓词性主语。

    名词性主语由名词性词语充当,

    包括名词、

    数词、

    名词性的代词短语,

    多表示人或事物。

    作为被陈述的对象,

    在句首能回答

    “谁”

    或者

    “什么”

    等问题。这种句子可以叫做句。例如:

    (

    1

    )今

    冷。

    (

    2

    )

    明天这个时候,我们‖就可以走出戈壁滩了。

    ↓↓

    主语(偏正短语)

    谓语状语(时间)

    主语(代词)

    谓语

    主语也可以由谓词性词语和一部分主谓短语充当,谓词性词语包括动词、形容词、谓词

    性的代词、动形容词性短语。这是以动作、性状或事情做陈述的对象,这种句子可以叫谓词

    主语句。例如:

    (

    1

    )笑‖是具有多重意义的语言。

    (

    2

    )公正廉洁‖是公职人员行为的准则。

    ↓↓

    主语(动词)

    谓语

    主语(形容词联合短语)

    谓语

    2

    谓语

    谓语通常由谓词性词语充当,

    在一定条件下也用名词性词语充当,

    这跟主语的

    构成材料正好相反。

    它的是对主语的叙述、

    描写或判断,

    能回答主语

    “怎么样”

    “是什么”

    等问题。用做谓语中心的动词、形容词句子结构和语义解释的中心,因此认准谓语中心以及

    它跟前后各成分的结构关系和意义关系就十分重要。

    (

    1

    )动词性词语经常做谓语。

    例如:

    他‖只答应了一声。

    南涧一中‖留下过许多人的梦。我‖最近去了一趟北京。

    ↓↓↓

    ↓↓

    主语

    谓语(状语

    +

    动词

    +

    补语)主语谓语(动词

    +

    补语

    +

    宾语)主语

    谓语(状

    +

    +

    +

    宾)

    (

    2

    )形容词性词语也经常做谓语。

    例如:

    太阳‖热烘烘的。

    人参这种植物,‖娇嫩极了。

    说话‖要简洁些。

    ↓↓

    ↓↓↓

    主语

    谓语(形容词

    +

    的)

    主语

    谓语(形容词

    +

    补语)

    主语

    谓语(状语

    +

    形容词

    +

    补语)

    (

    3

    )主谓短语做谓语。

    例如:

    这件事‖大家都赞成。任何困难‖她都能克服。

    大家的事情‖大家办。

    ↓↓

    主语

    谓语(主谓短语)

    主语

    谓语(主谓短语)

    主语

    谓语(主谓短语)

    (

    4

    )

    名词性词语做谓语。

    这种情况很少见,

    有一定的条件限制。

    可参考文言文中的判断

    句。

    例如:

    鲁迅‖浙江绍兴人。明天‖教师节。

    她‖大眼睛,红脸蛋。

    ↓↓↓

    ↓↓

    主语

    谓语(名词短语)主语谓语(名词)主语

    谓语(定中短语,表容貌)

    二、动语、宾语

    1

    、动语

    动语和宾语是共存的两个成分,没有宾语,就无所谓动语,动语又决定宾语的性质。动

    展开全文
  • importspacynlp=spacy.load("en")doc=nlp(u"The Empire of Japan aimed to dominate Asia and the "\"Pacific and was already at war with the Republic of China "\"in 1937, but the world war is generally said...

    importspacy

    nlp=spacy.load("en")doc=nlp(u"The Empire of Japan aimed to dominate Asia and the "\"Pacific and was already at war with the Republic of China "\"in 1937, but the world war is generally said to have begun on "\"1 September 1939 with the invasion of Poland by Germany and "\"subsequent declarations of war on Germany by France and the United Kingdom. "\"From late 1939 to early 1941, in a series of campaigns and treaties, Germany conquered "\"or controlled much of continental Europe, and formed the Axis alliance with Italy and Japan. "\"Under the Molotov-Ribbentrop Pact of August 1939, Germany and the Soviet Union partitioned and "\"annexed territories of their European neighbours, Poland, Finland, Romania and the Baltic states. "\"The war continued primarily between the European Axis powers and the coalition of the United Kingdom "\"and the British Commonwealth, with campaigns including the North Africa and East Africa campaigns, "\"the aerial Battle of Britain, the Blitz bombing campaign, the Balkan Campaign as well as the "\"long-running Battle of the Atlantic. In June 1941, the European Axis powers launched an invasion "\"of the Soviet Union, opening the largest land theatre of war in history, which trapped the major part "\"of the Axis' military forces into a war of attrition. In December 1941, Japan attacked "\"the United States and European territories in the Pacific Ocean, and quickly conquered much of "\"the Western Pacific.")

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    前言

    Stanford CoreNLP的源代码是使用Java写的,提供了Server方式进行交互。stanfordcorenlp是一个对Stanford CoreNLP进行了封装的Python工具包,GitHub地址,使用非常方便。本文以stanfordcorenlp接口为例(本文所用版本为Stanford CoreNLP 3.9.1),讲解Python调用StanfordCoreNLP的使用方法。

    安装依赖

    1:下载安装JDK 1.8及以上版本。 
    2:下载Stanford CoreNLP文件,解压。 
    3:处理中文还需要下载中文的模型jar文件,然后放到stanford-corenlp-full-2018-02-27根目录下即可(注意一定要下载这个文件,否则它默认是按英文来处理的)。

    常用接口

    StanfordCoreNLP官网给出了python调用StanfordCoreNLP的接口。

    Python packages using the Stanford CoreNLP server

    These packages use the Stanford CoreNLP server that we’ve developed over the last couple of years. You should probably use one of them.

    • stanfordcorenlp by Lynten Guo. A Python wrapper to Stanford CoreNLP server, version 3.8.0. Also: PyPI page.
    • pycorenlp, A Python wrapper for Stanford CoreNLP by Smitha Milli that uses the new CoreNLP v3.6+ server. Available on PyPI.
    • corenlp-pywrap by Sherin Thomas also uses the new CoreNLP v3.6+ server. Python 3.x (only). Also: PyPI page.
    • Stanford CoreNLP Python Interface: A reference implementation of a Python interface to the Stanford CoreNLP server. By Arun Chaganty. PyPI page.
    • pynlp ,A (Pythonic) Python wrapper for Stanford CoreNLP by Sina. PyPI page.
    • NLTK since version 3.2.3 has a new interface to Stanford CoreNLP using the StanfordCoreNLPServer. Among other places, see instructions on using the dependency parser and the code for this module, and if you poke around the documentation, you can find equivalent interfaces to other CoreNLP components; for example here is Stanford CoreNLP NER. Much of the work for this was done by Dmitrijs Milajevs.

    1.下载NLP相关包:

    网址: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html 
    需要下载的包看下图:

    2.准备jar包

    将下载下来的stanford-corenlp-full-2016-10-31解压并将下载中文的jar文件
    stanford-chinese-corenlp-2016-10-31-models.jar放到该目录下。

    3.在Python中安装stanfordcorenlp

    使用pip安装stanfordcorenlp:

    简单使用命令:pip install stanfordcorenlp 
    选择USTC镜像安装(安装速度很快,毕竟国内镜像):pip install stanfordcorenlp -i http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn

    如果使用Pycharm也可以再设置中安装stanfordcorenlp

     

    4.在Python环境下调用stanfordcorenlp:

    Simple usage

    from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
    
    nlp = StanfordCoreNLP(r'G:\JavaLibraries\stanford-corenlp-full-2018-02-27')
    #这里改成你stanford-corenlp所在的目录
    sentence = 'Guangdong University of Foreign Studies is located in Guangzhou.'
    print 'Tokenize:', nlp.word_tokenize(sentence)
    print 'Part of Speech:', nlp.pos_tag(sentence)
    print 'Named Entities:', nlp.ner(sentence)
    print 'Constituency Parsing:', nlp.parse(sentence)
    print 'Dependency Parsing:', nlp.dependency_parse(sentence)
    
    nlp.close() # Do not forget to close! The backend server will consume a lot memery.

     

    Output format:

    # Tokenize
    [u'Guangdong', u'University', u'of', u'Foreign', u'Studies', u'is', u'located', u'in', u'Guangzhou', u'.']
    
    #Part of Speech
    
    [(u'Guangdong', u'NNP'), (u'University', u'NNP'), (u'of', u'IN'), (u'Foreign', u'NNP'), (u'Studies', u'NNPS'), (u'is', u'VBZ'), (u'located', u'JJ'), (u'in', u'IN'), (u'Guangzhou', u'NNP'), (u'.', u'.')]
    
    # Named Entities
     [(u'Guangdong', u'ORGANIZATION'), (u'University', u'ORGANIZATION'), (u'of', u'ORGANIZATION'), (u'Foreign', u'ORGANIZATION'), (u'Studies', u'ORGANIZATION'), (u'is', u'O'), (u'located', u'O'), (u'in', u'O'), (u'Guangzhou', u'LOCATION'), (u'.', u'O')]
    
    # Constituency Parsing
     (ROOT
      (S
        (NP
          (NP (NNP Guangdong) (NNP University))
          (PP (IN of)
            (NP (NNP Foreign) (NNPS Studies))))
        (VP (VBZ is)
          (ADJP (JJ located)
            (PP (IN in)
              (NP (NNP Guangzhou)))))
        (. .)))
    
    #Dependency Parsing
    [(u'ROOT', 0, 7), (u'compound', 2, 1), (u'nsubjpass', 7, 2), (u'case', 5, 3), (u'compound', 5, 4), (u'nmod', 2, 5), (u'auxpass', 7, 6), (u'case', 9, 8), (u'nmod', 7, 9), (u'punct', 7, 10)]

    如果要分析中文句子可以使用下面的代码:

    # _*_coding:utf-8_*_
    
    # Other human languages support, e.g. Chinese
    
    sentence = '清华大学位于北京。'
    
    with StanfordCoreNLP(r'G:\JavaLibraries\stanford-corenlp-full-2018-02-27', lang='zh') as nlp:
        print(nlp.word_tokenize(sentence))
        print(nlp.pos_tag(sentence))
        print(nlp.ner(sentence))
        print(nlp.parse(sentence))
        print(nlp.dependency_parse(sentence))

    5.启动CoreNLP服务器命令:

    使用过命令

    java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000

    在windows中,再cmd中进入到Stanford CoreNLP目录中执行该命令

    现在我们可以使用如下的代码来调用这个server:

    # coding=utf-8
    
    from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
    nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost', port=9000)
    #这里改成了我们server的地址
    sentence = 'Functions shall be declared at file scope.'
    print(nlp.word_tokenize(sentence))
    print(nlp.pos_tag(sentence))
    print(nlp.ner(sentence))
    print(nlp.parse(sentence))
    print(nlp.dependency_parse(sentence))
    nlp.close()

    或者直接在浏览器中访问:

    输入句子就能得到直观的结果:

    6.分词结果及词性标注:

    NNS、VB的意思请见文末的附录

    7.依存关系:

    上面标注的nsubjpass表示被动的名词主语。可以得到主语是Functions。

    附录

    ROOT:要处理文本的语句
    IP:简单从句
    NP:名词短语
    VP:动词短语
    PU:断句符,通常是句号、问号、感叹号等标点符号
    LCP:方位词短语
    PP:介词短语
    CP:由‘的’构成的表示修饰性关系的短语
    DNP:由‘的’构成的表示所属关系的短语
    ADVP:副词短语
    ADJP:形容词短语
    DP:限定词短语
    QP:量词短语
    NN:常用名词
    NR:固有名词
    NT:时间名词
    PN:代词
    VV:动词
    VC:是
    CC:表示连词
    VE:有
    VA:表语形容词
    AS:内容标记(如:了)
    VRD:动补复合词
    CD: 表示基数词
    DT: determiner 表示限定词
    EX: existential there 存在句
    FW: foreign word 外来词
    IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词
    JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词
    JJR: adjective, comparative 形容词比较级
    JJS: adjective, superlative 形容词最高级
    LS: list item marker 列表标识
    MD: modal auxiliary 情态助动词
    PDT: pre-determiner 前位限定词
    POS: genitive marker 所有格标记
    PRP: pronoun, personal 人称代词
    RB: adverb 副词
    RBR: adverb, comparative 副词比较级
    RBS: adverb, superlative 副词最高级
    RP: particle 小品词 
    SYM: symbol 符号
    TO:”to” as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记 
    WDT: WH-determiner WH限定词
    WP: WH-pronoun WH代词
    WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词
    WRB:Wh-adverb WH副词
     
    关系表示
    abbrev: abbreviation modifier,缩写
    acomp: adjectival complement,形容词的补充;
    advcl : adverbial clause modifier,状语从句修饰词
    advmod: adverbial modifier状语
    agent: agent,代理,一般有by的时候会出现这个
    amod: adjectival modifier形容词
    appos: appositional modifier,同位词
    attr: attributive,属性
    aux: auxiliary,非主要动词和助词,如BE,HAVE SHOULD/COULD等到
    auxpass: passive auxiliary 被动词
    cc: coordination,并列关系,一般取第一个词
    ccomp: clausal complement从句补充
    complm: complementizer,引导从句的词好重聚中的主要动词
    conj : conjunct,连接两个并列的词。
    cop: copula。系动词(如be,seem,appear等),(命题主词与谓词间的)连系
    csubj : clausal subject,从主关系
    csubjpass: clausal passive subject 主从被动关系
    dep: dependent依赖关系
    det: determiner决定词,如冠词等
    dobj : direct object直接宾语
    expl: expletive,主要是抓取there
    infmod: infinitival modifier,动词不定式
    iobj : indirect object,非直接宾语,也就是所以的间接宾语;
    mark: marker,主要出现在有“that” or “whether”“because”, “when”,
    mwe: multi-word expression,多个词的表示
    neg: negation modifier否定词
    nn: noun compound modifier名词组合形式
    npadvmod: noun phrase as adverbial modifier名词作状语
    nsubj : nominal subject,名词主语
    nsubjpass: passive nominal subject,被动的名词主语
    num: numeric modifier,数值修饰
    number: element of compound number,组合数字
    parataxis: parataxis: parataxis,并列关系
    partmod: participial modifier动词形式的修饰
    pcomp: prepositional complement,介词补充
    pobj : object of a preposition,介词的宾语
    poss: possession modifier,所有形式,所有格,所属
    possessive: possessive modifier,这个表示所有者和那个’S的关系
    preconj : preconjunct,常常是出现在 “either”, “both”, “neither”的情况下
    predet: predeterminer,前缀决定,常常是表示所有
    prep: prepositional modifier
    prepc: prepositional clausal modifier
    prt: phrasal verb particle,动词短语
    punct: punctuation,这个很少见,但是保留下来了,结果当中不会出现这个
    purpcl : purpose clause modifier,目的从句
    quantmod: quantifier phrase modifier,数量短语
    rcmod: relative clause modifier相关关系
    ref : referent,指示物,指代
    rel : relative
    root: root,最重要的词,从它开始,根节点
    tmod: temporal modifier
    xcomp: open clausal complement
    xsubj : controlling subject 掌控者
    中心语为谓词
      subj — 主语
     nsubj — 名词性主语(nominal subject) (同步,建设)
       top — 主题(topic) (是,建筑)
    npsubj — 被动型主语(nominal passive subject),专指由“被”引导的被动句中的主语,一般是谓词语义上的受事 (称作,镍)
     csubj — 从句主语(clausal subject),中文不存在
     xsubj — x主语,一般是一个主语下面含多个从句 (完善,有些)
    中心语为谓词或介词   
       obj — 宾语
      dobj — 直接宾语 (颁布,文件)
      iobj — 间接宾语(indirect object),基本不存在
     range — 间接宾语为数量词,又称为与格 (成交,元)
      pobj — 介词宾语 (根据,要求)
      lobj — 时间介词 (来,近年)
    中心语为谓词
      comp — 补语
     ccomp — 从句补语,一般由两个动词构成,中心语引导后一个动词所在的从句(IP) (出现,纳入)
     xcomp — x从句补语(xclausal complement),不存在   
     acomp — 形容词补语(adjectival complement)
     tcomp — 时间补语(temporal complement) (遇到,以前)
    lccomp — 位置补语(localizer complement) (占,以上)
           — 结果补语(resultative complement)
    中心语为名词
       mod — 修饰语(modifier)
      pass — 被动修饰(passive)
      tmod — 时间修饰(temporal modifier)
     rcmod — 关系从句修饰(relative clause modifier) (问题,遇到)
     numod — 数量修饰(numeric modifier) (规定,若干)
    ornmod — 序数修饰(numeric modifier)
       clf — 类别修饰(classifier modifier) (文件,件)
      nmod — 复合名词修饰(noun compound modifier) (浦东,上海)
      amod — 形容词修饰(adjetive modifier) (情况,新)
    advmod — 副词修饰(adverbial modifier) (做到,基本)
      vmod — 动词修饰(verb modifier,participle modifier)
    prnmod — 插入词修饰(parenthetical modifier)
       neg — 不定修饰(negative modifier) (遇到,不)
       det — 限定词修饰(determiner modifier) (活动,这些)
     possm — 所属标记(possessive marker),NP
      poss — 所属修饰(possessive modifier),NP
      dvpm — DVP标记(dvp marker),DVP (简单,的)
    dvpmod — DVP修饰(dvp modifier),DVP (采取,简单)
      assm — 关联标记(associative marker),DNP (开发,的)
    assmod — 关联修饰(associative modifier),NP|QP (教训,特区)
      prep — 介词修饰(prepositional modifier) NP|VP|IP(采取,对)
     clmod — 从句修饰(clause modifier) (因为,开始)
     plmod — 介词性地点修饰(prepositional localizer modifier) (在,上)
       asp — 时态标词(aspect marker) (做到,了)
    partmod– 分词修饰(participial modifier) 不存在
       etc — 等关系(etc) (办法,等)
    中心语为实词
      conj — 联合(conjunct)
       cop — 系动(copula) 双指助动词????
        cc — 连接(coordination),指中心词与连词 (开发,与)
    其它
      attr — 属性关系 (是,工程)
    cordmod– 并列联合动词(coordinated verb compound) (颁布,实行)
      mmod — 情态动词(modal verb) (得到,能)
        ba — 把字关系
    tclaus — 时间从句 (以后,积累)
           — semantic dependent
       cpm — 补语化成分(complementizer),一般指“的”引导的CP (振兴,的)

     

    展开全文
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  • Python列表游戏

    2022-04-01 14:59:48
    '成都宽窄巷','深圳地铁','重庆高架桥','南京博物馆','西安城墙','杨凌会展中心'],代表事件的列表list_what=['看电影','上大学','吃饭','看演唱会','喝奶茶','讲故事','跳舞','写Python代码','热泪盈眶','欢呼','...
  • 【单选题】下列关于Python的说法,错误的是()。【多选题】走查特点 (10.0分)【简答题】【留言板 】【提交代码文件、数据库文件及录像】 (1) 数据库信息如下图所示。 (2) 实现PHP页面中对数据库进行增删查的操作,效果...
  • Python | 数据类型

    千次阅读 2020-11-23 20:07:49
    PythonPython成为语言研究的利器Xu & YangPhoneticSan学习参考Python for LinguistsNatural Language Processing with PythonIntroducing PythonLearning PythonPython教程(廖雪峰)··· ···RecapPython同样...
  • Python语言核心编程

    2022-02-21 18:59:30
    Python语言必备核心知识
  • Python3 练习题2

    2020-11-23 22:13:42
    运行实例: the man ran a man jumped a cat jumped badly a man sang the woman sang --------------------------------------------- D:\python_work\test.py 8 the woman sang loudly a woman jumped quietly a ...
  • Python Turtle库调用
  • 注意:需要注意的是,在命令行,传给timeit 的 (即要运行的测试代码)都要是字符串格式的,而不是函数引用或Python语句。在函数中,除了字符串,可以传入一个可调用对象。命令行方式: 如果是在windows下使用命令行...
  • python入门练习
  • 这不每天晚上下班了无聊,就给大家整理出来了一百道Python必刷题,基本上都做的出来的话,基础彻底没问题了~ 大致涉及到的知识点有: 基础语法 变量类型 运算符 条件判断 循环 字符串 列表 元组 字典 函数 异常 ...
  • On my way,Python

    2021-03-07 18:40:38
    Python笔记 Python 简介 Python是一个免费、开源、跨平台、动态、面向对象的编程语言。 基础知识 Python程序的执行方式 交互式 在命令行输入指令,回车即可得到结果。 打开终端 进入交互式:python3 编写代码:...
  • Python入门经典》是一本由(美)William F. Punch/Richard Enbo著作,机械工业出版社出版的平装图书,本书定价:79.00元,页数:452,特精心从网络上整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。《Python入门经典...
  • 1. 英语句子成分划分用什么符号(如英语句子成分划分如下图:句子的组成部分,包括主语、谓语、宾语、定语、状语、表语、补语七种主语是句子叙述的主体,跟汉语主语是一样的。谓语说明主语所发出的动作或具有的特征和...
  • logger:一款管理日志的Python神器

    千次阅读 2022-03-25 21:04:38
    给日志加上“主语” 我们可以通过配置 formatter,让 logger 输出的日志自带 logger 名。 logger = logging.root handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(Formatter('%(name)s - %(message)s')) ...
  • # +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++...参考官方文档很好理解:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/timeit.html#module-timeit 该模块定义了三个便利函数和一个公共类: timeit.timeit(stmt=.
  • 如何在python中分别读取两行

    千次阅读 2021-04-27 08:25:41
    在我有一个文件包含数百行,例如: 每一行代表主语、关系、宾语我想分别读取每两行,处理它们,然后根据输入文件输出2到3行。我做了这样的事:^{pr2}$我这样做是为了输出:output1 = " ".join([sub_line1,rel_line1,...
  • python面向过程

    2020-11-29 11:42:16
    此时主语是大象. 我操纵的是大象. 此时的大象就是对象 2. 类和对象 ... 一、什么是面向对象的程序设计面向过程的程序设计的核心是过程,过程即解决问题的步骤,面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,考虑周全...
  • Python并发编程

    2021-07-03 23:39:41
    Python并发编程 文章目录Python并发编程一、前言1.为什么要搞并发编程2.增加运行速度的方法3.实现Python并发的方式3.1程序分类3.1.1 CPU密集型(CPU-bound)3.1.2 I/O密集型(I/O bound)3.2 多线程,多进行,多协程...

空空如也

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