我正在尝试使用 NLTK 的 POS 标签作为正则表达式来分块一个句子。根据句子中单词的标签,定义了 2 条规则来识别短语。
主要是,我想捕捉一个或多个动词的块,后跟一个可选的限定词,然后是一个或多个名词。这是定义中的第一条规则。但它并没有被捕获为短语块。
import nltk
## Defining the POS tagger
tagger = nltk.data.load(nltk.tag._POS_TAGGER)
## A Single sentence - input text value
textv="This has allowed the device to start, and I then see glitches which is not nice."
tagged_text = tagger.tag(textv.split())
## Defining Grammar rules for Phrases
actphgrammar = r"""
Ph: {<VB*>+<DT>?<NN*>+} # verbal phrase - one or more verbs followed by optional determiner, and one or more nouns at the end
{<RB*><VB*|JJ*|NN*\$>} # Adverbial phrase - Adverb followed by adjective / Noun or Verb
"""
### Parsing the defined grammar for phrases
actp = nltk.RegexpParser(actphgrammar)
actphrases = actp.parse(tagged_text)
分块器 tagged_text 的输入如下。
tagged_text Out[7]: [('This', 'DT'), ('has', 'VBZ'), ('allowed', 'VBN'), ('the', 'DT'), ('device ', 'NN'), ('to', 'TO'), ('start,', 'NNP'), ('and', 'CC'), ('I', 'PRP'), (' then', 'RB'), ('see', 'VB'), ('glitches', 'NNS'), ('which', 'WDT'), ('is', 'VBZ'), ('不', 'RB'), ('nice.', 'NNP')]
在最终输出中,仅捕获与第二条规则匹配的副词短语(' then see ')。我希望口头短语(' allowed the device ')与第一条规则匹配并被捕获,但事实并非如此。
actphrases Out[8]: Tree('S', [('This', 'DT'), ('has', 'VBZ'), ('allowed', 'VBN'), ('the', 'DT '), ('device', 'NN'), ('to', 'TO'), ('start,', 'NNP'), ('and', 'CC'), ('I', ' PRP'), Tree('Ph', [('then', 'RB'), ('see', 'VB')]) , ('glitches', 'NNS'), ('which', 'WDT '), ('is', 'VBZ'), ('not', 'RB'), ('nice.', 'NNP')])
使用的 NLTK 版本是 2.0.5 (Python 2.7) 任何帮助或建议将不胜感激。
提前致谢,
巴拉。