SceneGraphParser

SceneGraphParser

Python工具包,用于解析自然语言句子生成场景图

SceneGraphParser基于依存解析,通过纯Python实现,将自然语言句子解析为场景图。图中的节点为名词(包含修饰词如限定词或形容词),边为名词之间的关系。与斯坦福场景图解析器不同,SceneGraphParser具有易用的用户界面和易配置的设计。目前仅支持spaCy作为后台。工具提供了简单的`parse`函数调用和表格式结果展示,便于集成到任何基于Python的项目中。项目正在开发中,所有API可能会有变动,欢迎提交问题或提供帮助。

SceneGraphParser依赖解析自然语言处理spaCy图像表示Github开源项目

项目介绍: SceneGraphParser

SceneGraphParser(简称sng_parser)是一个用Python编写的工具包,旨在将自然语言中的句子解析为场景图,这些场景图是基于符号表示的图形结构。该项目受到了斯坦福场景图解析器的启发,不同的是,这个解析器是完全用Python语言开发的,拥有简便的用户界面和易于配置的设计。

项目特色

SceneGraphParser通过依赖解析方法,将句子解析为图形。这些图中的节点代表名词(并包括描述性的修饰词如定冠词或形容词),而边则表示名词之间的关系。需注意,该项目仍在开发中,所有的API可能会随时变动,开发者欢迎各种形式的反馈和帮助,尤其对于程序在解析异常或边缘情况时所遇到的问题。

项目用途

该工具是为了辅助研究在2019年计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上口头报告的《统一视觉-语义嵌入:利用结构化意义表示连接视觉与语言》而开发的。论文合著者包括吴昊、毛嘉元、张宇峰、姜琬寗、李磊、孙伟伟和马维英。

软件安装

可以通过pip来安装SceneGraphParser。在安装后,由于此工具目前仅支持spaCy作为后端,需要下载相应的英文语言包。

pip install SceneGraphParser python -m spacy download en # 用于解析英文

使用示例

SceneGraphParser最简单的用法是使用parse函数。目前它支持spaCy作为后端。

import sng_parser graph = sng_parser.parse('A woman is playing the piano in the room.')

解析后的场景图可以通过pprint模块进行输出:

from pprint import pprint pprint(graph)

输出的场景图如下:

{'entities': [{'head': 'woman', 'lemma_head': 'woman', 'lemma_span': 'a woman', 'modifiers': [{'dep': 'det', 'lemma_span': 'a', 'span': 'A'}], 'span': 'A woman'},
              {'head': 'piano', 'lemma_head': 'piano', 'lemma_span': 'the piano', 'modifiers': [{'dep': 'det', 'lemma_span': 'the', 'span': 'the'}], 'span': 'the piano'},
              {'head': 'room', 'lemma_head': 'room', 'lemma_span': 'the room', 'modifiers': [{'dep': 'det', 'lemma_span': 'the', 'span': 'the'}], 'span': 'the room'}],
 'relations': [{'object': 1, 'relation': 'playing', 'subject': 0},
               {'object': 2, 'relation': 'in', 'subject': 0}]}

此外,还可以使用sng_parser提供的tprint函数对解析的图进行表格式的输出:

sng_parser.tprint(graph)

其输出为:

Entities:
+--------+-----------+-------------+
| Head   | Span      | Modifiers   |
|--------+-----------+-------------|
| woman  | a woman   | a           |
| piano  | the piano | the         |
| room   | the room  | the         |
+--------+-----------+-------------+
Relations:
+-----------+------------+----------+
| Subject   | Relation   | Object   |
|-----------+------------+----------|
| woman     | playing    | piano    |
| woman     | in         | room     |
+-----------+------------+----------+

自定义解析器

用户还可以自定义解析器的配置,针对不同的需求和后端进行调整:

import sng_parser parser = sng_parser.Parser('spacy', model='en') graph = parser.parse('A woman is playing the piano in the room.')

场景图的规范

本工具使用Python的dictlist来表示图结构。尽管这种灵活性可能带来一定的问题,但这种表示方法让Python项目更容易集成进来,而无需担心结果的序列化问题。

解析生成的场景图遵循以下规格:

{ 'entities': [ # 一组实体 { 'span': "名词短语的完整跨度", 'lemma_span': "跨度的词元化版本", 'head': "主名词", 'lemma_head': "主名词的词元化版本", 'modifiers': [ { 'dep': "依存类型", 'span': "修饰词的跨度", 'lemma_span': "跨度的词元化版本" }, # 其他修饰词... ] }, # 其他实体... ], 'relations': [ # 一组关系 { 'subject': "主体的实体ID", 'object': "客体的实体ID", 'relation': "关系" } # 其他关系... ] }

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