文件名称：RSTParser:基于移位减少的RST解析器
文件大小：437KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 02:03:22
Python
RST解析器 如果您正在寻找准备使用的RST论文，请查看 如果您需要一个框架来开发自己的RST解析器，请继续阅读:-) 基本说明 RST解析器，用于文档级话语解析。 解析算法为移位减少解析，解析模型为离线训练的多类分类器。 要获得良好的性能，您可以： 向功能生成器中添加更多功能（在） 调整解析模型中的参数（在）。 现在，我仅使用带有默认参数设置的 。 演示版 从“ main.py”开始进行演示 模组 tree：有关RST树的任何操作都包含在此模块中。 例如 从带注释的文件构建通用/二进制RST树 将常规RST树二值化为二进制形式（RST树库中的原始RST树可能不是二进制形式） 生成包围序列以进行评估 将RST树写入文件（尚未实现） 生成Shift-reduce解析动作示例 从RST树获取所有EDU 解析器：移位减少解析算法的实现，包括以下功能： 给定一系列文本，初始化解析状态
【文件预览】：
RSTParser-master
----util.py(1KB)
----evaluation.py(3KB)
----evalparser.py(2KB)
----data.py(4KB)
----main.py(2KB)
----model.py(4KB)
----parser.py(4KB)
----datastructure.py(1KB)
----doc()
--------figures()
--------intro.odp(271KB)
--------rstparser.tex(8KB)
--------rstparser.pdf(140KB)
----tree.py(3KB)
----examples()
--------wsj_0604.out.dis(29KB)
--------wsj_0603.out.edus(348B)
--------wsj_0600.out.edus(218B)
--------wsj_0600.out.dis(458B)
--------wsj_0604.out.edus(8KB)
--------wsj_0603.out.dis(1KB)
----TODO.md(116B)
----LICENSE(1KB)
----feature.py(4KB)
----README.md(4KB)
----learn.py(160B)
----contributors.txt(12B)
----featurelist.md(725B)
----buildtree.py(12KB)