请问下有没有可以分析句子结构的呀？例如祈使句啥的

Question

我想问一下就是有没有什么方法或者是软件可以分析句子的结构，我想统计一下文本祈使句、感叹句疑问句这些在总体讨论中占比多少。

Answer 1

import nltk
from nltk import sent_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk import word_tokenize

# 下载必要的NLP数据
nltk.download('punkt')
nltk.download('vader_lexicon')

def analyze_sentence_types(text):
    # 分句
    sentences = sent_tokenize(text)

    # 初始化情感分析器
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 初始化计数器
    statement_count = 0
    question_count = 0
    exclamation_count = 0

    # 遍历每个句子并进行分类
    for sentence in sentences:
        # 使用情感分析器获取句子的情感分数
        sentiment_score = sia.polarity_scores(sentence)['compound']

        # 判断句子类型
        if sentiment_score >= 0.05:
            statement_count += 1
        elif sentiment_score <= -0.05:
            question_count += 1
        else:
            exclamation_count += 1

    # 计算比例
    total_sentences = len(sentences)
    statement_percentage = (statement_count / total_sentences) * 100
    question_percentage = (question_count / total_sentences) * 100
    exclamation_percentage = (exclamation_count / total_sentences) * 100

    # 打印结果
    print(f"陈述句占比: {statement_percentage:.2f}%")
    print(f"疑问句占比: {question_percentage:.2f}%")
    print(f"感叹句占比: {exclamation_percentage:.2f}%")

# 要分析的文本
document = """
这是一个示例文本。这里有一些陈述句，也有一些疑问句吗？哇，这是一个感叹句！
这个例子很简单，但你可以用它作为起点进行更复杂的分析。
"""

# 分析文本中不同类型句子的比例
analyze_sentence_types(document)