Visualization of Linguistic Graphs with discoursegraphs

  • each format that can be parsed by discoursegraphs (RST, MMAX2, TigerXML, Conano ...) is converted into a networkx multidigraph
  • networkx graphs can be converted into dot/graphviz format for visulization

WARNING: dot/graphviz doesn't sort nodes

  • we would have to add additional (invisible) edges between the token nodes to make them appear in the right order
  • the token order can be extracted from the .tokens list of a DiscourseDocumentGraph (or any of its subclasses)
In [1]:
%matplotlib inline

# install the gvmagic extension by uncommenting/running it once: 
# %install_ext https://raw.github.com/cjdrake/ipython-magic/master/gvmagic.py

%load_ext gvmagic

import os
import discoursegraphs as dg
In [2]:
CORPUS_DIR = os.path.expanduser('~/corpora/potsdam-commentary-corpus-2.0.0/')
In [3]:
rstgraph = dg.read_rs3(os.path.join(CORPUS_DIR, 'rst', 'maz-1423.rs3'))
rstgraph_untokenized = dg.read_rs3(os.path.join(CORPUS_DIR, 'rst', 'maz-1423.rs3'), tokenize=False)
In [4]:
%dotstr dg.print_dot(rstgraph_untokenized)
maz-1423.rs3 rst:16 [s]:16: Die Diskussion , wie... rst:31 rst:group:span:31 rst:30 rst:group:span:30 rst:31->rst:30 rst:span rst:29 rst:group:multinuc:29 rst:30->rst:29 rst:span rst:24 rst:group:span:24 rst:30->rst:24 rst:interpretation rst:32 [n]:32: desto weniger wird d... rst:33 rst:group:multinuc:33 rst:33->rst:32 rst:conjunction rst:7 [n]:7: Je mehr Veranstaltun... rst:33->rst:7 rst:conjunction rst:12 [s]:12: Das Oktoberfest hat ... rst:13 [s]:13: Die Gäste aus nah un... rst:12->rst:13 rst:reason rst:10 [s]:10: Auch die Nachbarstäd... rst:11 [s]:11: Wittstock dagegen mu... rst:22 rst:group:span:22 rst:11->rst:22 rst:evidence rst:22->rst:12 rst:span rst:18 rst:group:span:18 rst:4 [s]:4: Die Einnahmen sind d... rst:18->rst:4 rst:span rst:5 [s]:5: Die Betriebskosten f... rst:4->rst:5 rst:evidence rst:19 rst:group:span:19 rst:6 [s]:6: Jetzt wird es darum ... rst:19->rst:6 rst:span rst:8 [s]:8: Die Halle muss ausge... rst:19->rst:8 rst:summary rst:6->rst:33 rst:reason rst:1 [i]:1: Zum Angewöhnen... rst:2 [s]:2: Bei der jüngsten Sit... rst:2->rst:16 rst:background rst:3 [s]:3: Vor allem kommerziel... rst:27 rst:group:span:27 rst:3->rst:27 rst:background rst:27->rst:2 rst:span rst:9 [s]:9: Und in der Region gi... rst:9->rst:10 rst:evidence rst:28 rst:group:span:28 rst:29->rst:28 rst:concession rst:26 rst:group:span:26 rst:29->rst:26 rst:joint rst:25 rst:group:span:25 rst:29->rst:25 rst:joint rst:14 [s]:14: Fest steht , dass di... rst:24->rst:14 rst:span rst:15 [s]:15: Ohne die Halle würde... rst:14->rst:15 rst:restatement discoursegraph:root_node discoursegraph:root_node rst:28->rst:3 rst:span rst:20 rst:group:span:20 rst:26->rst:20 rst:span rst:23 rst:group:span:23 rst:25->rst:23 rst:span rst:20->rst:18 rst:reason rst:20->rst:19 rst:span rst:23->rst:11 rst:span rst:21 rst:group:span:21 rst:23->rst:21 rst:antithesis rst:21->rst:9 rst:span

Let's look at some statistics about the created document graph

In [5]:
dg.info(rstgraph_untokenized)
Name: maz-1423.rs3
Type: RSTGraph
Number of nodes: 33
Number of edges: 30
Average in degree:   0.9091
Average out degree:   0.9091 

Node statistics
===============

number of nodes with layers
	rst - 31
	rst:segment - 17
	rst:group - 14
	rst:root - 1
	discoursegraph - 1

number of nodes with attributes
	layers - 33
	rst:segment_type - 32
	label - 32
	rst:rel_name - 23
	rst:text - 17
	rst:group_type - 15
	metadata - 2

Edge statistics
===============

number of edges with layers
	rst - 30

number of edges with attributes
	layers - 30
	rst:rel_type - 30
	edge_type - 30
	rst:rel_name - 30
	label - 30

most common source edges
	rst:29 - 3
	rst:30 - 2
	rst:33 - 2
	rst:19 - 2
	rst:23 - 2

most common target edges
	rst:30 - 1
	rst:32 - 1
	rst:33 - 1
	rst:12 - 1
	rst:13 - 1

We can also plot attribute value statistics (e.g. POS distributions, RST relation counts)

In [17]:
dg.util.plot_attribute_distribution(rstgraph, rstgraph.edges(), 'rst:rel_name')
In [9]:
cdg = dg.read_conano(os.path.join(CORPUS_DIR, 'connectors', 'maz-1423.xml'))
cdg_untokenized = dg.read_conano(os.path.join(CORPUS_DIR, 'connectors', 'maz-1423.xml'), tokenize=False)
In [10]:
%dotstr dg.print_dot(cdg_untokenized)
maz-1423.xml 7:ext 7:ext: Die Halle muss ausge... 11:ext 11:ext: weniger wird der Sta... 7:ext->11:ext 11:connective 11:connective: desto... 7:ext->11:connective 11:int 11:int: mehr Veranstaltungen... 7:ext->11:int 11:int->11:connective 7:connective 7:connective: Und... 9:int 9:int: die Nachbarstädte bi... 9:connective 9:connective: Auch... 9:int->9:connective 10:connective 10:connective: dagegen... 4:ext 4:ext: Vor allem kommerziel... 7:int 7:int: ... 9:ext 9:ext: in der Region gibt e... 7:int->9:ext 9:ext->7:connective 10:int 10:int: muss sich erst einen... 10:int->10:connective 4:int 4:int: nur ein Tropfen auf ... 4:connective 4:connective: dennoch... 4:int->4:connective conano:root_node conano:root_node discourse discourse: Das Oktoberfest hat ... conano:root_node->discourse discourse->7:ext discourse->4:ext discourse->7:int discourse->10:int discourse->4:int 10:ext 10:ext: ... discourse->10:ext 10:ext->9:int discoursegraph:root_node discoursegraph:root_node
In [11]:
%dotstr dg.print_dot(cdg)
maz-1423.xml 11:connective 11:connective token:87 token:87 11:connective->token:87 token:82 token:82 11:connective->token:82 4:connective 4:connective token:49 token:49 4:connective->token:49 token:149 token:149 token:148 token:148 10:int 10:int token:116 token:116 10:int->token:116 token:118 token:118 10:int->token:118 token:119 token:119 10:int->token:119 token:123 token:123 10:int->token:123 token:122 token:122 10:int->token:122 token:121 token:121 10:int->token:121 token:120 token:120 10:int->token:120 token:124 token:124 10:int->token:124 10:connective 10:connective 10:int->10:connective token:117 token:117 10:connective->token:117 token:140 token:140 token:143 token:143 token:142 token:142 token:145 token:145 token:144 token:144 token:147 token:147 token:146 token:146 token:184 token:184 4:int 4:int 4:int->4:connective token:50 token:50 4:int->token:50 token:51 token:51 4:int->token:51 token:52 token:52 4:int->token:52 token:53 token:53 4:int->token:53 token:54 token:54 4:int->token:54 token:55 token:55 4:int->token:55 token:56 token:56 4:int->token:56 token:57 token:57 4:int->token:57 token:47 token:47 4:int->token:47 token:46 token:46 4:int->token:46 token:48 token:48 4:int->token:48 token:94 token:94 token:95 token:95 token:96 token:96 token:97 token:97 discoursegraph:root_node discoursegraph:root_node token:91 token:91 token:92 token:92 token:93 token:93 token:182 token:182 token:98 token:98 token:99 token:99 token:158 token:158 token:159 token:159 token:152 token:152 token:153 token:153 token:150 token:150 token:151 token:151 token:156 token:156 token:157 token:157 token:154 token:154 token:155 token:155 token:69 token:69 token:68 token:68 token:61 token:61 token:60 token:60 token:63 token:63 token:62 token:62 token:65 token:65 token:64 token:64 token:67 token:67 token:66 token:66 9:connective 9:connective token:108 token:108 9:connective->token:108 token:86 token:86 token:85 token:85 token:84 token:84 token:83 token:83 token:81 token:81 token:80 token:80 token:89 token:89 token:88 token:88 token:169 token:169 token:168 token:168 token:167 token:167 token:166 token:166 token:165 token:165 token:164 token:164 token:163 token:163 token:162 token:162 token:161 token:161 token:160 token:160 token:18 token:18 token:19 token:19 token:14 token:14 token:15 token:15 token:16 token:16 token:17 token:17 token:10 token:10 token:11 token:11 token:12 token:12 token:13 token:13 4:ext 4:ext token:36 token:36 4:ext->token:36 token:37 token:37 4:ext->token:37 token:34 token:34 4:ext->token:34 token:35 token:35 4:ext->token:35 token:38 token:38 4:ext->token:38 token:39 token:39 4:ext->token:39 token:43 token:43 4:ext->token:43 token:42 token:42 4:ext->token:42 token:41 token:41 4:ext->token:41 token:40 token:40 4:ext->token:40 token:45 token:45 4:ext->token:45 token:44 token:44 4:ext->token:44 token:107 token:107 conano:root_node conano:root_node discourse discourse conano:root_node->discourse discourse->token:149 discourse->token:148 discourse->10:int discourse->token:140 discourse->token:143 discourse->token:142 discourse->token:145 discourse->token:144 discourse->token:147 discourse->token:146 discourse->token:184 discourse->4:int discourse->token:182 discourse->token:158 discourse->token:159 discourse->token:152 discourse->token:153 discourse->token:150 discourse->token:151 discourse->token:156 discourse->token:157 discourse->token:154 discourse->token:155 discourse->token:69 discourse->token:68 discourse->token:61 discourse->token:60 discourse->token:63 discourse->token:62 discourse->token:65 discourse->token:64 discourse->token:67 discourse->token:66 discourse->token:81 discourse->token:80 discourse->token:169 discourse->token:168 discourse->token:167 discourse->token:166 discourse->token:165 discourse->token:164 discourse->token:163 discourse->token:162 discourse->token:161 discourse->token:160 discourse->token:18 discourse->token:19 discourse->token:14 discourse->token:15 discourse->token:16 discourse->token:17 discourse->token:10 discourse->token:11 discourse->token:12 discourse->token:13 discourse->4:ext token:170 token:170 discourse->token:170 token:171 token:171 discourse->token:171 token:172 token:172 discourse->token:172 token:173 token:173 discourse->token:173 token:174 token:174 discourse->token:174 token:175 token:175 discourse->token:175 token:176 token:176 discourse->token:176 token:177 token:177 discourse->token:177 token:178 token:178 discourse->token:178 token:179 token:179 discourse->token:179 token:141 token:141 discourse->token:141 7:ext 7:ext discourse->7:ext token:185 token:185 discourse->token:185 token:181 token:181 discourse->token:181 token:180 token:180 discourse->token:180 token:183 token:183 discourse->token:183 token:135 token:135 discourse->token:135 token:8 token:8 discourse->token:8 token:9 token:9 discourse->token:9 7:int 7:int discourse->7:int token:2 token:2 discourse->token:2 token:3 token:3 discourse->token:3 token:1 token:1 discourse->token:1 token:6 token:6 discourse->token:6 token:7 token:7 discourse->token:7 token:4 token:4 discourse->token:4 token:5 token:5 discourse->token:5 token:32 token:32 discourse->token:32 token:33 token:33 discourse->token:33 token:30 token:30 discourse->token:30 token:31 token:31 discourse->token:31 token:58 token:58 discourse->token:58 token:59 token:59 discourse->token:59 token:25 token:25 discourse->token:25 token:24 token:24 discourse->token:24 token:27 token:27 discourse->token:27 token:26 token:26 discourse->token:26 token:21 token:21 discourse->token:21 token:20 token:20 discourse->token:20 token:23 token:23 discourse->token:23 token:22 token:22 discourse->token:22 token:29 token:29 discourse->token:29 token:28 token:28 discourse->token:28 token:129 token:129 discourse->token:129 token:128 token:128 discourse->token:128 token:127 token:127 discourse->token:127 token:126 token:126 discourse->token:126 token:125 token:125 discourse->token:125 10:ext 10:ext discourse->10:ext token:76 token:76 discourse->token:76 token:77 token:77 discourse->token:77 token:74 token:74 discourse->token:74 token:75 token:75 discourse->token:75 token:72 token:72 discourse->token:72 token:73 token:73 discourse->token:73 token:70 token:70 discourse->token:70 token:71 token:71 discourse->token:71 token:78 token:78 discourse->token:78 token:79 token:79 discourse->token:79 token:138 token:138 discourse->token:138 token:139 token:139 discourse->token:139 token:134 token:134 discourse->token:134 token:136 token:136 discourse->token:136 token:137 token:137 discourse->token:137 token:130 token:130 discourse->token:130 token:131 token:131 discourse->token:131 token:132 token:132 discourse->token:132 token:133 token:133 discourse->token:133 token:106 token:106 token:102 token:102 7:ext->11:connective 7:ext->token:94 7:ext->token:95 7:ext->token:96 7:ext->token:97 7:ext->token:98 7:ext->token:99 11:ext 11:ext 7:ext->11:ext 11:int 11:int 7:ext->11:int 11:ext->token:91 11:ext->token:92 11:ext->token:93 11:ext->token:89 11:ext->token:88 token:90 token:90 11:ext->token:90 11:int->11:connective 11:int->token:86 11:int->token:85 11:int->token:84 11:int->token:83 token:109 token:109 7:connective 7:connective token:100 token:100 7:connective->token:100 9:ext 9:ext 9:ext->token:107 9:ext->token:106 9:ext->token:102 9:ext->7:connective token:105 token:105 9:ext->token:105 token:104 token:104 9:ext->token:104 token:101 token:101 9:ext->token:101 token:103 token:103 9:ext->token:103 7:int->9:ext token:114 token:114 token:115 token:115 token:112 token:112 token:113 token:113 token:110 token:110 token:111 token:111 9:int 9:int 10:ext->9:int 9:int->9:connective 9:int->token:109 9:int->token:114 9:int->token:115 9:int->token:112 9:int->token:113 9:int->token:110 9:int->token:111
In [12]:
mdg = dg.read_mmax2(os.path.join(CORPUS_DIR, 'coreference', 'maz-1423.mmax'))
In [13]:
%dotstr dg.print_dot(mdg)
maz-1423.mmax word_148 nach word_149 Wittstock word_140 und word_141 fern word_142 müssen word_143 sich word_144 erst word_106 Konkurrenz word_146 gewöhnen word_147 , word_13 Vereine word_12 für word_11 Stadthalle word_10 Wittstocker word_17 , word_16 wird word_15 Veranstalter word_14 und word_19 einige word_18 hat markable_18 markable_18:primmark word_152 Gymnasium markable_18->word_152 mmax:primmark markable_19 markable_19:primmark markable_17 markable_17:primmark markable_19->markable_17 mmax:antecedent word_160 die markable_19->word_160 mmax:primmark word_161 Dosse-Stadt markable_19->word_161 mmax:primmark markable_17->word_149 mmax:primmark markable_14 markable_14:primmark markable_17->markable_14 mmax:antecedent word_182 ins markable_13 markable_13:primmark word_109 die markable_13->word_109 mmax:primmark word_110 Nachbarstädte markable_13->word_110 mmax:primmark markable_10 markable_10:primmark word_95 Halle markable_10->word_95 mmax:primmark word_94 Die markable_10->word_94 mmax:primmark markable_8 markable_8:primmark markable_10->markable_8 mmax:antecedent markable_7 markable_7:primmark markable_8->markable_7 mmax:antecedent word_73 die markable_8->word_73 mmax:primmark word_74 Halle markable_8->word_74 mmax:primmark markable_11 markable_11:primmark markable_11->word_10 mmax:primmark markable_16 markable_16:primmark markable_16->word_140 mmax:primmark markable_16->word_141 mmax:primmark word_139 nah markable_16->word_139 mmax:primmark word_138 aus markable_16->word_138 mmax:primmark word_137 Gäste markable_16->word_137 mmax:primmark word_136 Die markable_16->word_136 mmax:primmark markable_12 markable_12:primmark markable_14->markable_12 mmax:antecedent word_116 Wittstock markable_14->word_116 mmax:primmark markable_12->markable_11 mmax:antecedent word_101 in markable_12->word_101 mmax:primmark word_102 der markable_12->word_102 mmax:primmark word_103 Region markable_12->word_103 mmax:primmark markable_15 markable_15:primmark word_126 Oktoberfest markable_15->word_126 mmax:primmark word_125 Das markable_15->word_125 mmax:primmark word_99 . word_98 sein word_93 . word_92 belastet word_91 Stadthaushalt word_90 der word_97 ausgelastet word_96 muss word_159 dass word_158 , word_153 zu word_108 Auch word_151 Richtung word_150 und word_157 steht word_156 Fest word_155 . discoursegraph:root_node discoursegraph:root_node word_88 weniger word_89 wird word_185 . word_80 füllen word_81 . word_82 Je word_83 mehr word_84 Veranstaltungen word_85 stattfinden word_86 , word_87 desto markable_50012 markable_50012 markable_50013 markable_50013 markable_50010 markable_50010 markable_50011 markable_50011 word_168 mit word_169 ausreichend word_166 ansehnlichen word_167 Veranstaltungsort word_164 ohne word_165 einen word_145 daran word_163 Mittelzentrum word_131 es markable_5008 markable_5008 markable_5009 markable_5009 word_39 ab mmax:root_node mmax:root_node word_35 allem word_34 Vor word_37 Veranstalter word_36 kommerzielle word_31 Stadtverordneten word_30 die word_33 . word_32 entschieden word_184 geraten word_181 bald word_130 dass word_107 . word_171 fürs word_170 Platz word_173 nicht word_172 Publikum word_175 . word_174 auskommt word_177 die word_176 Ohne word_179 würde word_178 Halle markable_50015 markable_50015 word_28 Sitzung word_29 haben word_22 Anspruch word_23 genommen word_20 Zeit word_21 in word_26 der word_27 jüngsten word_24 . word_25 Bei word_183 Hintertreffen markable_5005 markable_5005 word_180 Wittstock word_104 gibt word_105 es word_9 neue word_8 die word_100 Und word_3 Die word_2 Angewöhnen word_1 Zum word_7 teuer word_6 wie word_5 , word_4 Diskussion markable_1 markable_1:primmark markable_1->word_3 mmax:primmark markable_1->word_4 mmax:primmark markable_2 markable_2:primmark markable_2->word_11 mmax:primmark markable_2->word_10 mmax:primmark markable_2->word_9 mmax:primmark markable_2->word_8 mmax:primmark markable_3 markable_3:primmark markable_3->word_28 mmax:primmark markable_3->word_26 mmax:primmark markable_3->word_27 mmax:primmark markable_3->word_25 mmax:primmark markable_4 markable_4:primmark markable_4->word_31 mmax:primmark markable_4->word_30 mmax:primmark markable_5 markable_5:primmark word_46 Die markable_5->word_46 mmax:primmark word_47 Einnahmen markable_5->word_47 mmax:primmark markable_6 markable_6:primmark word_59 Betriebskosten markable_6->word_59 mmax:primmark word_58 Die markable_6->word_58 mmax:primmark markable_7->markable_2 mmax:antecedent word_62 schmucken markable_7->word_62 mmax:primmark word_63 Veranstaltungsort markable_7->word_63 mmax:primmark word_60 für markable_7->word_60 mmax:primmark word_61 den markable_7->word_61 mmax:primmark markable_9 markable_9:primmark markable_9->word_91 mmax:primmark markable_9->word_90 mmax:primmark markable_50014 markable_50014 word_57 . word_56 Stein word_55 heißen word_54 den word_53 auf word_52 Tropfen word_51 ein word_50 nur word_117 dagegen word_115 . word_114 Platz word_113 genügend word_112 Veranstaltern word_111 bieten word_162 als word_119 sich word_118 muss word_135 . word_134 braucht word_48 sind word_49 dennoch word_44 gebeten word_45 . word_40 2002 word_41 gut word_42 zur word_43 Kasse markable_22 markable_22:primmark markable_22->markable_19 mmax:antecedent markable_22->word_180 mmax:primmark markable_21 markable_21:primmark markable_21->markable_10 mmax:antecedent markable_21->word_177 mmax:primmark markable_21->word_178 mmax:primmark word_133 Anlaufzeit word_132 eine word_38 werden markable_5000 markable_5000 markable_5001 markable_5001 markable_5002 markable_5002 word_79 zu word_78 möglich markable_5003 markable_5003 word_71 gehen word_70 darum word_72 , word_75 so word_77 wie word_76 oft markable_5006 markable_5006 markable_5007 markable_5007 word_66 . word_67 Jetzt word_64 sind word_65 hoch word_154 pilgern word_68 wird word_69 es markable_5004 markable_5004 word_128 gezeigt word_129 , word_122 Namen word_123 machen word_120 erst word_121 einen word_127 hat word_124 .
In [14]:
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s533_500->s533_3 NK s533_500->s533_2 AC s533_500->s533_4 NK

Let's merge all these graphs to make them visually more appealing!1!!

  • we can only merge tokenized graphs (with identical tokenization)

Warning: original graphs are manipulated while merging

  • if a graph is merged into an existing graphs, its node IDs will be changed to match those of the existing graph
In [15]:
merged_graph = dg.DiscourseDocumentGraph()
merged_graph.merge_graphs(rstgraph)
merged_graph.merge_graphs(cdg)
merged_graph.merge_graphs(mdg)
merged_graph.merge_graphs(tdg)
In [16]:
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Beautiful, isn't it?

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