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如何使用 Python + NLTK 来识别句子是否指代过去/现在/未来？

我可以只使用 POS 标记来做到这一点吗？这似乎有点不准确，在我看来，我需要考虑句子上下文而不仅仅是单词。

对另一个可以做到这一点的图书馆有什么建议吗？

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POS 标记 - 它为您提供标签，让您查看动词的时态 -已经考虑到句子上下文，因此它解决了您的问题。通过上下文的准确性。事实上，词性标注本身实际上并不能与单词一起正常工作！看看这个来自Ch 的例子。NLTK 书中的第 5 条，根据句子中的上下文，让 NLTK 在给定同音异义词的情况下区分名词和动词（即，给定一个像permit这样的词，它可以作为动词和名词具有不同的含义）：

让我们看另一个例子，这次包括一些同音词：

  >>> text = nltk.word_tokenize("They refuse to permit us to obtain the refuse permit")
  >>> nltk.pos_tag(text)
  [('They', 'PRP'), ('refuse', 'VBP'), ('to', 'TO'), ('permit', 'VB'), ('us', 'PRP'),
  ('to', 'TO'), ('obtain', 'VB'), ('the', 'DT'), ('refuse', 'NN'), ('permit', 'NN')]

请注意，reject 和 permit 都以现在时动词 (VBP) 和名词 (NN) 的形式出现。例如，refUSE 是一个动词，意思是“拒绝”，而 REFuse 是一个名词，意思是“垃圾”（即它们不是同音字）。因此，我们需要知道使用了哪个单词才能正确发音。（出于这个原因，文本转语音系统通常执行 POS 标记。）

于 2013-11-14T17:49:25.383 回答
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自己做这件事不会太难。 该表应该可以帮助您识别不同的动词时态，处理它们只需解析 nltk.pos_tag(string) 的结果

我不确定您是否想了解所有不规则动词时态，例如“可能是”等……但是如果您只想要现在/过去/未来，这是一个非常容易的解析任务。

我不知道有任何图书馆会自己做这件事，而且我一直想训练一些模型来为我决定这个，但从来没有考虑过。

会有一定程度的误差，但不会很大。我建议解析所有动词，以便决定如何处理时态，因为像这样的句子：我很高兴他会见到她。时态存在，但有一个将来时从句（[that] he will see her ）所以这涉及到你的问题的语言学，你没有详细说明，但你明白了。

于 2013-11-14T15:46:23.800 回答