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python – nltk自定义标记生成器和标记器

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – nltk自定义标记生成器和标记器，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1621字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

这是我的要求.我想以一种允许我实现以下内容的方式标记和标记段落.

>应在段落中标识日期和时间,并将其标记为日期和时间
>应识别段落中的已知短语并将其标记为CUSTOM
>应该通过默认的nltk的word_tokenize和pos_tag函数来标记其他内容应该被标记化吗？

例如,跟随sentense

"They all like to go there on 5th November 2010, but I am not interested."

如果自定义短语是“我不感兴趣”,则应按如下方式标记和标记化.

[('They', 'PRP'), ('all', 'VBP'), ('like', 'IN'), ('to', 'TO'), ('go', 'VB'), 
('there', 'RB'), ('on', 'IN'), ('5th November 2010', 'DATE'), (',', ','), 
('but', 'CC'), ('I am not interested', 'CUSTOM'), ('.', '.')]

任何建议都会有用.

解决方法:

正确的答案是编译以您想要的方式标记的大型数据集,然后在其上训练机器学习的块.如果这太耗费时间,那么简单的方法就是运行POS标记器并使用正则表达式对其输出进行后处理.获得最长的比赛是这里最难的部分：

s = "They all like to go there on 5th November 2010, but I am not interested."

DATE = re.compile(r'^[1-9][0-9]?(th|st|rd)? (January|...)( [12][0-9][0-9][0-9])?$')

def custom_tagger(sentence):
    tagged = pos_tag(word_tokenize(sentence))
    phrase = []
    date_found = False

    i = 0
    while i < len(tagged):
        (w,t) = tagged[i]
        phrase.append(w)
        in_date = DATE.match(' '.join(phrase))
        date_found |= bool(in_date)
        if date_found and not in_date:          # end of date found
            yield (' '.join(phrase[:-1]), 'DATE')
            phrase = []
            date_found = False
        elif date_found and i == len(tagged)-1:    # end of date found
            yield (' '.join(phrase), 'DATE')
            return
        else:
            i += 1
            if not in_date:
                yield (w,t)
                phrase = []

Todo：扩展DATE re,插入代码来搜索CUSTOM短语,通过匹配POS标签和令牌使其变得更复杂,并决定第5个单独应该算作日期. (可能不是,所以过滤掉只包含序数的长度为1的日期.)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – nltk自定义标记生成器和标记器全部内容，希望文章能够帮你解决python – nltk自定义标记生成器和标记器所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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来源：【匿名】