python - 使用 NLTK 和 WordNet；如何将简单时态动词转换为现在、过去或过去分词形式？

Question

使用 NLTK 和WordNet，我如何将简单时态动词转换为其现在、过去或过去分词形式？

例如：

我想写一个函数，它会给我预期形式的动词，如下所示。

v = 'go'
present = present_tense(v)
print present # prints "going"

past = past_tense(v)
print past # prints "went"

Answer 1

在 NLTK 的帮助下，这也可以完成。它可以给出动词的基本形式。但不是确切的时态，但它仍然很有用。试试下面的代码。

from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
words = ['gave','went','going','dating']
for word in words:
    print word+"-->"+WordNetLemmatizer().lemmatize(word,'v')

输出是：

gave-->give
went-->go
going-->go
dating-->date

看看 Stack Overflow 问题NLTK WordNet Lemmatizer：它不应该对一个单词的所有变形进行词形还原吗？.

Answer 2

我认为您正在寻找的是NodeBox::Linguistics库。它正是这样做的：

print en.verb.present("gave")
>>> give

Answer 3

对于 Python3：

pip install pattern

然后

from pattern.en import conjugate, lemma, lexeme, PRESENT, SG
print (lemma('gave'))
print (lexeme('gave'))
print (conjugate(verb='give',tense=PRESENT,number=SG)) # he / she / it

产量

give 
['give', 'gives', 'giving', 'gave', 'given'] 
gives

感谢@Aggarara 指出 Pattern 的作者和他们的漂亮作品，去支持他们 ;-)

PS。要在 python 3.7+ 中使用大多数模式的功能，您可能需要使用此处描述的技巧

Answer 4

JWI（麻省理工学院的 WordNet 库）也有一个词干分析器（WordNetStemmer），它可以将一个词的不同形态形式（如“written”、“writes”、“wrote”）转换为其基本形式。它似乎只适用于名词（如复数）和动词。

使用 WordNet 和 JWNL 在 Java 中进行词干提取还展示了如何使用 JWNL（另一个基于 Java 的 Wordnet 库）进行这种词干提取：