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我想要一个解析结果的依赖树。我使用 stanford core nlp 的 github repo 上给出的代码进行了解析

我得到的结果如下。[jupyter notebook 结果截图][1]

我已经看到其他提到 graphviz 和 todoformat() 的答案，但是这些方法需要语义图格式输入（据我所知，todoformat 确实如此）。我已经能够将解析结果转换为以下格式，但它是一个字符串列表。[结果的新格式][2] 正如我看到的其他类似的结果格式。我该怎么做才能获得依赖树图？我得到的结果是否会以适用于 todoformat 的形式进行更改？我是新来的。我将衷心感谢您的帮助。[1]：https://i.stack.imgur.com/qma9n.png [2]：https://i.stack.imgur.com/Xjhwh.png

代码：

with CoreNLPClient(annotators=['tokenize','ssplit','pos','lemma','ner','parse','depparse','coref'], timeout=60000, memory='16G') as client:
    # submit the request to the server
    ann = client.annotate(text)
    sentence = ann.sentence[0]
    print('dependency parse of first sentence')
    dependency_parse = sentence.basicDependencies
    print(dependency_parse)````
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from stanza.server import CoreNLPClient
client = CoreNLPClient(
        annotators=['tokenize','ssplit','pos','lemma','ner', 'parse', 'openie','depparse','coref'],
        timeout=30000,
        memory='16G')

test ="A man and a woman came into the store."
matches = client.tregex(text, 'S')
print(matches['sentences'][0]['0']['match'])
于 2020-08-15T16:38:52.340 回答