Requirements

Installation

$ pip install pyknp-eventgraph

Quick Tour

Step 1: Create an EventGraph

# Add imports.frompyknpimportKNPfrompyknp_eventgraphimportEventGraph# Parse a document.document= ['彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。','私はそう確信していた。']knp=KNP()analysis= [knp.parse(sentence)forsentenceindocument]# Create an EventGraph.evg=EventGraph.build(analysis)print(evg)# <EventGraph, #sentences: 2, #events: 3, #relations: 1>

Step 2: Extract Information

Step 2.1: Sentence

# Extract sentences.sentences=evg.sentencesprint(sentences)# [#   <Sentence, sid: 1, ssid: 0, surf: 彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。>,#   <Sentence, sid: 2, ssid: 1, surf: 私はそう確信していた。># ]# Convert a sentence into various forms.sentence=evg.sentences[0]print(sentence.surf)# 彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。print(sentence.mrphs)# 彼女 は 海外 勤務 が 長い ので 、 英語 が うまい に 違いない 。print(sentence.reps)# 彼女/かのじょ は/は 海外/かいがい 勤務/きんむ が/が 長い/ながい ので/ので 、/、 英語/えいご が/が 上手い/うまい に/に 違い無い/ちがいない 。/。

Step 2.2: Event

# Extract events.events=evg.eventsprint(events)# [#   <Event, evid: 0, surf: 海外勤務が長いので、>,#   <Event, evid: 1, surf: 彼女は英語がうまいに違いない。>,#   <Event, evid: 2, surf: 私はそう確信していた。># ]# Convert an event into various forms.event=evg.events[0]print(event.surf)# 海外勤務が長いので、print(event.mrphs)# 海外 勤務 が 長い ので 、print(event.normalized_mrphs)# 海外 勤務 が 長いprint(event.reps)# 海外/かいがい 勤務/きんむ が/が 長い/ながい ので/ので 、/、print(event.normalized_reps)# 海外/かいがい 勤務/きんむ が/が 長い/ながいprint(event.content_rep_list)# ['海外/かいがい', '勤務/きんむ', '長い/ながい']# Extract an event's PAS.pas=event.pasprint(pas)# <PAS, predicate: 長い/ながい, arguments: {ガ: 勤務/きんむ}>print(pas.predicate)# <Predicate, type: 形, surf: 長い>print(pas.arguments)# defaultdict(<class 'list'>, {'ガ': [<Argument, case: ガ, surf: 勤務が>]})# Extract an event's features.features=event.featuresprint(features)# <Features, modality: None, tense: 非過去, negation: False, state: 状態述語, complement: False>

Step 2.3: Event-to-event Relation

# Extract event-to-event relations.relations=evg.relationsprint(relations)# [<Relation, label: 原因・理由, modifier_evid: 0, head_evid: 1>]# Take a closer look at an event-to-event relationrelation=relations[0]print(relation.label)# 原因・理由print(relation.surf)# のでprint(relation.modifier)# <Event, evid: 0, surf: 海外勤務が長いので、>print(relation.head)# <Event, evid: 1, surf: 彼女は英語がうまいに違いない。>

Step 3: Seve/Load an EventGraph

# Save an EventGraph as a JSON file.evg.save('evg.json')# Load an EventGraph from a JSON file.withopen('evg.json')asf:evg=EventGraph.load(f)

Step 4: Visualize an EventGraph

frompyknp_eventgraphimportmake_imagemake_image(evg,'evg.svg')# Currently, only supports 'svg'.

Advanced Usage

Merging modifiers

frompyknpimportKNPfrompyknp_eventgraphimportEventGraphdocument= ['もっととろみが持続する作り方をして欲しい。']knp=KNP()analysis= [knp.parse(sentence)forsentenceindocument]evg=EventGraph.build(analysis)print(evg)# <EventGraph, #sentences: 1, #events: 2, #relations: 1># Investigate the relation.relation=evg.relations[0]print(relation)# <Relation, label: 連体修飾, modifier_evid: 0, head_evid: 1>print(relation.modifier)# <Event, evid: 0, surf: もっととろみが持続する>print(relation.head)# <Event, evid: 1, surf: 作り方をして欲しい。># To merge modifier events, enable `include_modifiers`.print(relation.head.surf)# 作り方をして欲しい。print(relation.head.surf_(include_modifiers=True))# もっととろみが持続する作り方をして欲しい。# Other formats also support `include_modifiers`.print(relation.head.mrphs_(include_modifiers=True))# もっと とろみ が 持続 する 作り 方 を して 欲しい 。print(relation.head.normalized_mrphs_(include_modifiers=True))# もっと とろみ が 持続 する 作り 方 を して 欲しい

Binary serialization

# Save an EventGraph using Python's pickle utility.evg.save('evg.pkl',binary=True)# Load an EventGraph using Python's pickle utility.withopen('evg.pkl','rb')asf:evg_=EventGraph.load(f,binary=True)

CLI

EventGraph Construction

$ echo '彼女は海外勤務が長いので、英語がうまいに違いない。' | jumanpp | knp -tab | evg -o example-eventgraph.json

EventGraph Visualization

$ evgviz example-eventgraph.json example-eventgraph.svg

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