问题标签 [parse-tree]

这可能是一个愚蠢的问题，但是如何遍历解析树作为 NLP 解析器（如斯坦福 NLP）的输出？都是嵌套括号，既不是 anarray也不是 adictionary或我使用过的任何其他集合类型。

我想在 nltk 树中获取节点的父节点和子节点。我在这里看到了这个答案，但我无法使其符合我的目的。

例如，拥有这棵树：

我从其他答案中获取并修改了这段代码，这些答案提供了一些信息，但并不是我想要的。

我想实现以下内容。假设我的位置/节点“不错”。我想做一个函数，以便在输入“nice”的位置作为参数时获得“JJ”的位置。就像 get_parent(positionOf('nice')) 返回 positionOf('JJ')。然后我可以做 get_parent(positionOf('JJ')) 并返回 positionOf('ADJP') 等。

我还想获取一个节点的子节点，例如，如果我有 get_childs(positionOf('ADJP')) 它应该返回 position('RB') 和 positionOf('JJ')。

有人知道我该如何实现吗？你能提供一个小例子吗？

我有以下 DCG：

我可以验证类似的句子s([the,cat,sleeps], [])，我得到回复“ yes”。

但我需要这句话作为一个术语，比如：s(np(det(the),n(cat)),vp(v(sleeps)))。

如何从列表中生成术语[the,cat,sleeps]？

这是我的 yacc file.y 顶部

我在我的代码中使用了这段代码%union来为解析器定义新类型。

$$在从我的词法分析器评估标记的同时构建解析树时，我可以将它与 -dollars 属性一起使用。不幸的是，我想在%{ codes %}部分的其他方法中使用在文件开头定义的结构。不幸的是，每当我这样定义函数时：

我收到一个错误：未知类型！如果能告诉我如何使这个结构对我的整个解析器可见，我将不胜感激。

我们的教授从来没有在课堂上教过我们这些材料，现在我们有家庭作业。谷歌似乎在引导我朝着正确的方向前进，但我想确保我做对了（当然）。

我们得到了以下语法，并要求根据它制作一个解析表：

我的解析表：

现在我们被指示：

“使用您的解析表，给出输入字符串 dbbe 的解析跟踪。在每次迭代开始时给出未使用的输入字符串、堆栈和输出（规则编号序列）。”

在我的互联网搜索中，我找到了这个例子：

来源：http ://what-when-how.com/compiler-writing/top-down-parsing-compiler-writing-part-1/

看起来好像您遍历了语法中给出的每种可能性，直到您与字符串匹配。

这是我想出的：

这个怎么样？我理解对了吗？我只通过引用语法来做到这一点；不是我的解析表..我将如何使用我的解析表进行跟踪？

我仍然不确定这意味着什么：

在每次迭代开始时给出未使用的输入字符串、堆栈和输出（规则编号序列）

我已经安装了 Antlr4 插件并在 Eclipse 中使用 Parse Tree 可视化。我想知道如何将解析树图保存为图像？我正在使用 Eclipse Mars Release (4.5.0)。

例如，如您所见，有一个很大的解析树，如果不滚动，就无法在窗口中看到它。没有任何放大缩小工具。

这是语法：

我在 CLR 中解析然后减少/减少冲突出现。接下来做什么？我在下面附上了我解决的问题。

我需要解析 SQL 查询并形成关系代数树。目前我使用 postgres 内部解析器来解析查询。（更具体地说，我在下面的链接中有步骤 1 的结果）。

http://www.postgresql.org/docs/current/static/parser-stage.html

我正在寻找的是源代码或第二部分的实现，转换过程。我搜索了一下，但找不到它。

还有其他从 sql 查询中形成关系代数树的建议吗？

谢谢

鉴于 Python 3.5 中的以下解析历史，我正在尝试创建一个带括号的树：

句子是：“那个男人给玛丽看狗”

使用的语法是：

列表中每个元组的格式是元组中的第一项是包含可能规则列表的字典中的键，元组中的第二项是返回给定语法的列表中规则的索引[键][index] 每当 'scan' 出现时，这意味着

输出需要是：

到目前为止我得到的最好的输出是：

给定以下代码：

请帮忙！

谢谢

我一直在尝试通过生成d3.js用于绘制树的 HTML 文件来获得解析树的可视化表示。该文件如下所示：

我希望它看起来像什么：

它目前的样子：

我完全是新手d3.js，老实说，代码取自一个示例，仅由我修改。我设法以这种方式达到了这一点，但我就是不知道哪里出了问题。

我会很感激每一点帮助。提前致谢！