项目43：简易句子结构分析器 --- 《跟着小王学Python·新手》

原创

JavaPub 2025-07-31 13:57:23 ©著作权

文章标签 python easyui 开发语言服务器 java 文章分类 Python 后端开发

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项目43：简易句子结构分析器 — 《跟着小王学Python·新手》

《跟着小王学Python》是一套精心设计的Python学习教程，适合各个层次的学习者。本教程从基础语法入手，逐步深入到高级应用，以实例驱动的方式，帮助学习者逐步掌握Python的核心概念。通过开发游戏、构建Web应用、编写网络爬虫、制作桌面软件等多样化项目，学习者可以深入理解并实践Python知识。每周更新1至2篇内容，旨在助力学习者成长为全栈工程师。

作为课程作业或者毕设参考也是不错的选择

文章目录

项目43：简易句子结构分析器 --- 《跟着小王学Python·新手》

目标
功能
设计
实现代码
测试
注意事项
小结

项目43：简易句子结构分析器 --- 《跟着小王学Python·新手》_开发语言

目标

本项目旨在为Python新手提供一个简易的句子结构分析器的实现教程。通过这个项目，新手可以学习到如何使用Python进行基本的文本处理和分析，以及如何构建一个简单的自然语言处理工具。

功能

简易句子结构分析器的主要功能包括：

接收用户输入的句子。
分析句子中的主语、谓语和宾语。
输出句子的结构分析结果。

设计

在设计这个简易句子结构分析器时，我们需要考虑以下几个方面：

输入处理：如何接收和处理用户输入的句子。
分词：将句子分解成单独的词汇。
词性标注：为每个词汇标注词性（名词、动词等）。
句子结构分析：根据词汇的词性确定句子的主语、谓语和宾语。
输出结果：将分析结果以易于理解的方式展示给用户。

对于新手来说，我们可以使用Python的自然语言处理库nltk来辅助实现分词和词性标注的功能。以下是设计的具体步骤：

安装和导入必要的库：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag

分词：

def tokenize(sentence):
    return word_tokenize(sentence)

词性标注：

def tag_pos(tokens):
    # nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
    return pos_tag(tokens)

句子结构分析：

def analyze_structure(pos_tagged):
    subject = []
    verb = []
    object = []
    for word, tag in pos_tagged:
        if tag.startswith('NN'):
            subject.append(word)
        elif tag == 'VB':
            verb.append(word)
        elif tag.startswith('NN') and verb:
            object.append(word)
    return subject, verb, object

主函数：

def main():
    sentence = input("请输入一个句子：")
    tokens = tokenize(sentence)
    pos_tagged = tag_pos(tokens)
    subject, verb, object = analyze_structure(pos_tagged)
    print("主语：", subject)
    print("谓语：", verb)
    print("宾语：", object)

实现代码

以下是完整的代码实现：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag

# 确保下载了必要的nltk数据包
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

def tokenize(sentence):
    """分词函数"""
    return word_tokenize(sentence)

def tag_pos(tokens):
    """词性标注函数"""
    return pos_tag(tokens)

def analyze_structure(pos_tagged):
    """句子结构分析函数"""
    subject = []
    verb = []
    object = []
    for word, tag in pos_tagged:
        if tag.startswith('NN'):
            subject.append(word)
        elif tag == 'VB':
            verb.append(word)
        elif tag.startswith('NN') and verb:
            object.append(word)
    return subject, verb, object

def main():
    """主函数"""
    sentence = input("请输入一个句子：")
    tokens = tokenize(sentence)
    pos_tagged = tag_pos(tokens)
    subject, verb, object = analyze_structure(pos_tagged)
    print("主语：", subject)
    print("谓语：", verb)
    print("宾语：", object)

if __name__ == "__main__":
    main()