我在互联网上搜索了很长时间，但没有找到答案。所以你是我最后的希望:)也许这里有人可以帮助我。
我有一个句子/问题想要处理："1966年你能租一辆大众汽车的窃听器多少钱？"
我想了解单词之间的关系，就像这张图片一样抱歉，我无法发布图片，所以这里有一个链接。http://s24.postimg.org/kl6uc1xrp/Bildschirmfoto_2015_03_11_um_22_34_27.png
但我不知道该怎么做。例如，我尝试过：
text = nltk.word_tokenize("How much could you rent a Volkswagen bug for in 1966?")
posTagged = nltk.pos_tag(text)
n = nltk.chunk.ne_chunk(posTagged)
n.draw()
但我只得到一棵平坦的树，这对我根本没有帮助。如果有人能帮助我，我会非常非常高兴:)
致以最诚挚的问候，奥利弗
不确定"学期间关系"是什么意思，但听起来您需要依赖关系解析。（谷歌一下，这是NLP研究的一个活跃领域）。
如果你关心的只是为给定的输入句子生成一个解析树，我建议你为此使用一些免费提供的解析器，比如斯坦福大学的解析器：http://nlp.stanford.edu/software/stanford-dependencies.shtml
如果您明确拥有/想要为此使用 nltk，请查看此处的一些示例： http://www.nltk.org/howto/parse.html这里有一些非常基本的语法，你可以使用，但是如果你需要从中获得更多的东西，很快你将不得不开始编写自己的语法。nltk regexpParser 特别简单易用。我没有任何在 nltk 中生成图形输出/树的经验，但我想这应该是可能的。