我正在构建一个NLP应用程序，并且在大部分解析工作中都使用了Stanford Parser，但是我想开始使用Python。
到目前为止，NLTK似乎是最好的选择，但是我无法弄清楚如何解析语法依赖性。即，这是斯坦福解析器的一个示例。我希望能够使用Python从原始语句“我要切换到Python”在NTLK中生成此代码：
nsubj(switching-3, I-1) aux(switching-3, am-2) prep_to(switching-3, Python-5)
谁能给我一个正确的方向来分析语法依存关系？
NLTK包括对使用 MaltParser的 支持，请参见 nltk.parse.malt.MaltParser 。
预训练的英文型号为MaltParser这是可以 在这里 解析斯坦福基本依赖关系表示。但是，您仍然需要调用Stanford的JavaNLP代码将基本依赖项转换为示例解析中上面给出的CCprocessed表示形式。
