python 如何实现依据依存关系构造邻接矩阵（有向图）

如何实现依据依存关系构造邻接矩阵（有向图）

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
'''
@Filename :depency_matix.py
@Description :
@Datatime :2021/10/08 11:03:42
@Author :qtxu
@Version :v1.0
@function:通过依存关系生成邻接矩阵
'''import spacy
from tqdm import tqdm
import numpy as npdef adj_dependcy_tree(argments, max_length):# nlp = spacy.load('en')nlp = spacy.load("en_core_web_sm")depend = []depend1 = []doc = nlp(str(argments)) # doc表示当前的sentenceprint(doc)d = {}i = 0for(_, token) in enumerate(doc):if str(token) in d.keys():continued[str(token)] = ii = i+1for token in doc:depend.append((token.text, token.head.text)) #将关系对加入depend[]# print("token.text: ",token.text)# print("token.head.text:", token.head.text)depend1.append((d[str(token)], d[str(token.head)]))ze = np.identity(max_length) # np.identity(n) 创建n*n的矩阵for(i,j) in depend1:if i >= max_length or j >= max_length:continueze[i][j] = 1# D = np.array(np.sum(ze, axis=1))# D = np.matrix(np.diag(D))# DSN = np.sqrt(D** -1)# DN = D ** -1# return ze, DN, DSNreturn zeif __name__ == "__main__":cur_length = 5  # 长度大于等于句子长度即可argments = "I love eating apple."print(adj_dependcy_tree(argments,max_length=cur_length) )

程序结果：

[[1. 1. 0. 0. 0.][0. 1. 0. 0. 0.][0. 1. 1. 0. 0.][0. 0. 1. 1. 0.][0. 1. 0. 0. 1.]]

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