Question

我是python（使用python 3）和spacy（以及编程）的新手。请耐心等待。

我有三个问题，其中两个或多或少相同，我无法让它工作。我采用了“spacy语法特定搜索”（example）并试图让不同的东西起作用。

我的程序目前读取txt和正常提取

if w.lower_ != 'music':
return False

的工作原理。

我的第一个问题是：如何让spacy提取两个单词？例如：“古典音乐” 通过前面提到的片段，我可以将它提取为古典音乐或音乐。但如果我只搜索其中一个词，我也会得到结果，我不想要。

古典 - 时代/时代

或者当我只寻找音乐时

音乐 - 巴洛克风格，现代

第二个问题是：如何让依赖项工作？

示例依赖项：

elif w.dep_ != 'nsubj': # Is it the subject of a verb?
return False

工作正常。但是我尝试过的其他一切都不起作用。

例如，我想提取带有“birthday”和依赖词“DATE”的句子。（所以依赖是一个实体）

我得到了

if d.ent_type_ != ‘DATE’:
return False

工作。

所以现在它看起来像：

def extract_information(w,d):
if w.lower_ != ‘birthday’:
return False
elif d.ent_type_ != ‘DATE’:
return False
else:
return True

这样的事情是否有效？

如果它有效，第三个问题就是如何用DATE过滤句子。因此，如果句子包含某个单词而DATE将其排除。

最后一件事可能是，我在某处读到了依赖关系基于“斯坦福类型依赖关系手册”。是否有一个列表中哪些依赖项与spacy一起使用？

感谢您的耐心和帮助：）

Answer 1

在我为您的问题提出一些简单的建议之前，您是否尝试过对某些句子使用displaCy visualiser？

使用例句＆＃39;约翰的生日是昨天，你会发现在解析的句子中，生日和昨天不一定是彼此的直接依赖关系。因此，基于具有DATE类型实体依赖性的生日词进行搜索可能不会产生最佳结果。

在第一个问题上：蛮力方法是在解析句子后寻找匹配的后续单词。

doc = nlp(u'Mary enjoys classical music.')

for (i,token) in enumerate(doc):
    if (token.lower_ == 'classical') and (i != len(doc)-1):             
        if doc[i+1].lower_ == 'music':
            print 'Target Acquired!'

如果您不确定枚举的作用，请查阅。它是使用python的pythonic方式。

对于问题2和问题3，解决这个问题的一种简单（但不是优雅）的方法是在解析的句子中识别出生日＆＃39;生日＆＃39;存在，如果它包含类型＆＃39;日期＆＃39;。

的实体

doc = nlp(u'John\'s birthday was yesterday.')

for token in doc:
    if token.lower_ == 'birthday':
        for entities in doc.ents:
            if entities.label_ == 'DATE':
                print 'Found ya!'

对于依赖项列表，我假设您指的是词性标记。查看有关此page。

的文档祝你好运！希望有所帮助。

句子分割和依赖解析器

1 个答案: