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如果我从 Google Cloud Python 库调用函数analyse_syntax ，它会返回

document = types.Document(content='Tried this', type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)
info = client.analyze_syntax(document=document)
print(info)

sentences {
  text {
    content: "Tried this"
    begin_offset: -1
  }
}
tokens {
  text {
    content: "Tried"
    begin_offset: -1
  }
  part_of_speech {
    tag: VERB
    mood: INDICATIVE
    tense: PAST
  }
  dependency_edge {
    label: ROOT
  }
  lemma: "try"
}
tokens {
  text {
    content: "this"
    begin_offset: -1
  }
  part_of_speech {
    tag: DET
    number: SINGULAR
  }
  dependency_edge {
    label: DOBJ
  }
  lemma: "this"
}
language: "en"

print(info.tokens)

[text {
  content: "Tried"
  begin_offset: -1
}
part_of_speech {
  tag: VERB
  mood: INDICATIVE
  tense: PAST
}
dependency_edge {
  label: ROOT
}
lemma: "try"
, text {
  content: "this"
  begin_offset: -1
}
part_of_speech {
  tag: DET
  number: SINGULAR
}
dependency_edge {
  label: DOBJ
}
lemma: "this"
]

print(info.tokens[0].part_of_speech)

tag: VERB
mood: INDICATIVE
tense: PAST

这对我来说是一种奇怪的格式，因为：

  • 我不能通过（看起来像）keys 进行for key in info.tokens[0].part_of_speech:迭代TypeError: 'PartOfSpeech' object is not iterable。

  • 访问这些值不像我想的那样工作：info.tokens[0].part_of_speech.tag给出 value 11。

问题：那是什么类型的对象，它是如何工作的？

我希望能够将其转换为字典（以比首先将其转换为字符串更好的方式）或以某种方式迭代它（找到它具有哪些键以及对应的值）。

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1 回答 1

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为了在 python 中获取对象的类型，您可以做的第一件事是调用内置函数type()

part_of_speech_0 = info.tokens[0].part_of_speech
print(type(part_of_speech_0))

您将看到返回作为输出

<class 'google.cloud.language_v1.types.PartOfSpeech'>

这是一个在自己的 google cloud NLP 库中定义的类。

您还可以通过使用内置函数dir() 查看该类具有哪些属性：

print(dir(part_of_speech_0))

这导致：

['ACCUSATIVE', 'ACTIVE', 'ADJ', 'ADNOMIAL', 'ADP', 'ADV', 'ADVERBIAL', 'AFFIX', 'ASPECT_UNKNOWN', 'AUXILIARY', 'Aspect', 'ByteSize', 'CASE_UNKNOWN', 'CAUSATIVE', 'COMPLEMENTIVE', 'COMPLEMENTIZER', 'CONDITIONAL_MOOD', 'CONDITIONAL_TENSE', 'CONJ', 'Case', 'Clear', 'ClearExtension', 'ClearField', 'CopyFrom', 'DATIVE', 'DESCRIPTOR', 'DET', 'DUAL', 'DiscardUnknownFields', 'Extensions', 'FEMININE', 'FINAL_ENDING', 'FIRST', 'FORM_UNKNOWN', 'FUTURE', 'FindInitializationErrors', 'Form', 'FromString', 'GENDER_UNKNOWN', 'GENITIVE', 'GERUND', 'Gender', 'HasExtension', 'HasField', 'IMPERATIVE', 'IMPERFECT', 'IMPERFECTIVE', 'INDICATIVE', 'INSTRUMENTAL', 'INTERROGATIVE', 'IRREALIS', 'IsInitialized', 'JUSSIVE', 'LOCATIVE', 'LONG', 'ListFields', 'MASCULINE', 'MOOD_UNKNOWN', 'MergeFrom', 'MergeFromString', 'Mood', 'NEUTER', 'NOMINATIVE', 'NON_RECIPROCAL', 'NOT_PROPER', 'NOUN', 'NUM', 'NUMBER_UNKNOWN', 'Number', 'OBLIQUE', 'ORDER', 'PARTITIVE', 'PASSIVE', 'PAST', 'PERFECTIVE', 'PERSON_UNKNOWN', 'PLUPERFECT', 'PLURAL', 'PREPOSITIONAL', 'PRESENT', 'PROGRESSIVE', 'PRON', 'PROPER', 'PROPER_UNKNOWN', 'PRT', 'PUNCT', 'ParseFromString', 'Person', 'Proper', 'REALIS', 'RECIPROCAL', 'RECIPROCITY_UNKNOWN', 'REFLEXIVE_CASE', 'REFLEXIVE_PERSON', 'RELATIVE_CASE', 'Reciprocity', 'RegisterExtension', 'SECOND', 'SHORT', 'SINGULAR', 'SPECIFIC', 'SUBJUNCTIVE', 'SerializePartialToString', 'SerializeToString', 'SetInParent', 'TENSE_UNKNOWN', 'THIRD', 'Tag', 'Tense', 'UNKNOWN', 'UnknownFields', 'VERB', 'VOCATIVE', 'VOICE_UNKNOWN', 'Voice', 'WhichOneof', 'X', '_CheckCalledFromGeneratedFile', '_SetListener', '__class__', '__deepcopy__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__slots__', '__str__', '__subclasshook__', '__unicode__', '_extensions_by_name', '_extensions_by_number', 'aspect', 'case', 'form', 'gender', 'mood', 'number', 'person', 'proper', 'reciprocity', 'tag', 'tense', 'voice']

如您所见，该对象似乎具有所有可能的键和值作为属性，这些键和值看起来像字典。如果您进一步检查诸如“动词”或“标签”之类的属性，您会发现它们都是整数。该对象存储信息的方式是将键整数与值整数相匹配，这就是“tag”返回“11”的原因，因为这正是与“VERB”关联的整数（您也可以使用“mood”和'INDICATIVE'（都是'3'）和'tense'和'PAST'（都是'3'））。相反，那些没有关联值的键（如“人”或“性别”）被赋予值 0。

现在，回到迭代此项的方式，您可以看到调用“part_of_speech_0”时返回的字符串具有类似YAML的结构。因此，您可以通过使用 python 中的 yaml 模块加载它来将其转换为字典。这是在“part_of_speech”中输出（键，值）对迭代的最终完整代码：

from google.cloud import language
from google.cloud.language import enums
from google.cloud.language import types
import yaml


client = language.LanguageServiceClient()

document = types.Document(content='Tried this', type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

info = client.analyze_syntax(document=document)
part_of_speech_0 = info.tokens[0].part_of_speech

part_0_yaml = yaml.load(str(part_of_speech_0))
#casts part_of_speech into a string and loads that into a dictionary assuming YAML structure


for key, value in part_0_yaml.items():
    print('key: {}, value: {}'.format(key, value))
#iterates the created dictionary
于 2020-05-08T07:18:39.870 回答