如何使用nltk正则表达式模式提取特定的短语块？

如何使用nltk正则表达式模式提取特定的短语块？

首先，让我们看一下NLTK提供的POS标签：

>>> from nltk import pos_tag>>> sent = 'The pizza was awesome and brilliant'.split()>>> pos_tag(sent)[('The', 'DT'), ('pizza', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('awesome', 'JJ'), ('and', 'CC'), ('brilliant', 'JJ')]>>> sent = 'The pizza was good but pasta was bad'.split()>>> pos_tag(sent)[('The', 'DT'), ('pizza', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('good', 'JJ'), ('but', 'CC'), ('pasta', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('bad', 'JJ')]

（注意：以上是NLTK v3.1的输出

pos_tag

，旧版本可能有所不同）

您实际上想要捕获的是：

• NN VBD JJ CC JJ
• 神经网络

因此，让我们用以下模式来捕捉它们：

>>> from nltk import RegexpParser>>> sent1 = ['The', 'pizza', 'was', 'awesome', 'and', 'brilliant']>>> sent2 = ['The', 'pizza', 'was', 'good', 'but', 'pasta', 'was', 'bad']>>> patterns = """... P: {<NN><VBD><JJ><CC><JJ>}... {<NN><VBD><JJ>}... """>>> PChunker = RegexpParser(patterns)>>> PChunker.parse(pos_tag(sent1))Tree('S', [('The', 'DT'), Tree('P', [('pizza', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('awesome', 'JJ'), ('and', 'CC'), ('brilliant', 'JJ')])])>>> PChunker.parse(pos_tag(sent2))Tree('S', [('The', 'DT'), Tree('P', [('pizza', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('good', 'JJ')]), ('but', 'CC'), Tree('P', [('pasta', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('bad', 'JJ')])])

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所以这就是通过硬编码“作弊”！

让我们回到POS模式：

• NN VBD JJ CC JJ
• 神经网络

可以简化为：

• NN VBD JJ（CC JJ）

因此，您可以在正则表达式中使用可选的运算符，例如：

>>> patterns = """... P: {<NN><VBD><JJ>(<CC><JJ>)?}... """>>> PChunker = RegexpParser(patterns)>>> PChunker.parse(pos_tag(sent1))Tree('S', [('The', 'DT'), Tree('P', [('pizza', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('awesome', 'JJ'), ('and', 'CC'), ('brilliant', 'JJ')])])>>> PChunker.parse(pos_tag(sent2))Tree('S', [('The', 'DT'), Tree('P', [('pizza', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('good', 'JJ')]), ('but', 'CC'), Tree('P', [('pasta', 'NN'), ('was', 'VBD'), ('bad', 'JJ')])])

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很有可能您使用的是旧标记器，这就是为什么您的模式有所不同的原因，但是我想您会发现您可以使用上面的示例捕获所需的短语。

这些步骤是：

• 首先，使用

  pos_tag

• 然后概括模式并简化它们
• 然后将它们放入

  RegexpParser