这是我的要求.我想以一种允许我实现以下内容的方式标记和标记段落.
>应在段落中标识日期和时间,并将其标记为日期和时间
>应识别段落中的已知短语并将其标记为CUSTOM
>应该通过默认的nltk的word_tokenize和pos_tag函数来标记其他内容应该被标记化吗?
例如,跟随sentense
"They all like to go there on 5th November 2010, but I am not interested."
如果自定义短语是“我不感兴趣”,则应按如下方式标记和标记化.
[('They', 'PRP'), ('all', 'VBP'), ('like', 'IN'), ('to', 'TO'), ('go', 'VB'),
('there', 'RB'), ('on', 'IN'), ('5th November 2010', 'DATE'), (',', ','),
('but', 'CC'), ('I am not interested', 'CUSTOM'), ('.', '.')]
任何建议都会有用.
解决方法:
正确的答案是编译以您想要的方式标记的大型数据集,然后在其上训练机器学习的块.如果这太耗费时间,那么简单的方法就是运行POS标记器并使用正则表达式对其输出进行后处理.获得最长的比赛是这里最难的部分:
s = "They all like to go there on 5th November 2010, but I am not interested."
DATE = re.compile(r'^[1-9][0-9]?(th|st|rd)? (January|...)( [12][0-9][0-9][0-9])?$')
def custom_tagger(sentence):
tagged = pos_tag(word_tokenize(sentence))
phrase = []
date_found = False
i = 0
while i < len(tagged):
(w,t) = tagged[i]
phrase.append(w)
in_date = DATE.match(' '.join(phrase))
date_found |= bool(in_date)
if date_found and not in_date: # end of date found
yield (' '.join(phrase[:-1]), 'DATE')
phrase = []
date_found = False
elif date_found and i == len(tagged)-1: # end of date found
yield (' '.join(phrase), 'DATE')
return
else:
i += 1
if not in_date:
yield (w,t)
phrase = []
Todo:扩展DATE re,插入代码来搜索CUSTOM短语,通过匹配POS标签和令牌使其变得更复杂,并决定第5个单独应该算作日期. (可能不是,所以过滤掉只包含序数的长度为1的日期.)
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