NLTK CCG에서의 람다 - 미적분 표현

Question

나는 람다 - 미적분 특징을 가진 확률 ccg를 구현하려고합니다.

기본적 다음 코드를 수행 할 :

>> lex = parseLexicon(r''' 
:- S,NP 
He => NP {sem=\x.he(x)} [1.0] 
Walks => S\NP {sem=\X. walk(X)} [1.0] 
There => S\S {sem=\x . there(x)} [1.0] 
''') 
>> parser = CCGChartParser(lex) 
>> all_parses = parser.nbest_parse(“He walks 
there”.split(),n=100) 
>> for parse in all_parses: 
printCCGDerivation(parse) 

하지만 지원하지 않는 NLTK의 CCG 구현 기존 {SEM = \ x.he (X)} [1.0] 어휘의 의미 부품의 종류.

이 문제를 처리 할 수있는 다른 CCG 구현이 있습니까? 또는 이것을 NLTK 내부에서 나타낼 수 있습니까?

Answer 1

NLTK CCG는 최근에 의미론 술어 (람다 - 미적분 표현) 계산을 지원합니다. 여기에 테스트를 참조하십시오 https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/test/ccg_semantics.doctest CCG에 대한 확률 분석은 수평선에

: https://github.com/nltk/nltk/issues/1356

Answer 2

아니요, 아직 없습니다. 나도이 공간을보고 있었다. 그들의 위키 여기에 언급 된 작품이 될 것 같다 - 가 의미 - 구문 분석

다른 언어/프레임 워크에 관심이 있다면

을 Semantic Parsing with Execution, Stanford 또는 The University of Washington Semantic Parsing Framework에서 들여다 봐도.

처음부터 무언가를 만들고 싶다면 CCGBank를 얻거나 C & C 도구를 되살리는 것이 좋습니다.

위의 대부분은 Java이지만, 나는 attempts to parse the C&C Marked file in Python을 보았습니다.

저는 개인적으로 CCG가 Node.js에 오는 것을보고 싶습니다.