比如说 this is a good test,我要提出来 “this” “is ” “a ” “good test”。在处理一个文本要进行对高频词进行提取时,会出现有大量单一个存在没有什么参考价值的名词,这时候往往就要带上前面的形容词。但是nltk库貌似只能实现把句子拆成每一个单词,有无想jieba那样的英文词语识别组合的工具可以解决这个问题?如果没有,那如何实现我想要的效果。谢谢佬们了
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- 憧憬blog 2023-07-07 18:17关注
有类似于jieba的英文分词工具,例如NLTK、spaCy、TextBlob等。这些工具可以将英文文本分成单词、短语和命名实体等单位。
在NLTK中,您可以使用分块(chunking)技术将邻近的词组合成短语。下面是一个简单的示例代码:
import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.chunk import RegexpParser # 定义正则表达式来匹配名词短语 grammar = r""" NP: {<DT|PP\$>?<JJ>*<NN>} # 匹配形容词+名词 {<NNP>+} # 匹配连续的专有名词 {<PRP>} # 匹配人称代词 """ # 创建分块器 chunk_parser = RegexpParser(grammar) # 分词 text = "This is a good test. I like it." tokens = word_tokenize(text) # 标记词性 tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens) # 进行分块 tree = chunk_parser.parse(tagged_tokens) # 提取名词短语 noun_phrases = [] for subtree in tree.subtrees(filter=lambda t: t.label() == 'NP'): noun_phrases.append(' '.join(word for word, tag in subtree.leaves())) print(noun_phrases) # ['a good test', 'it']
在上面的代码中,我们首先使用NLTK的
word_tokenize
函数将文本分成单词,然后使用nltk.pos_tag
函数标记每个单词的词性。接下来,我们定义了一个简单的正则表达式来匹配名词短语,并将其传递给RegexpParser
对象创建一个分块器。最后,我们使用分块器将文本分块,并提取所有的名词短语。请注意,这只是一个简单的示例,具体的分块规则可以根据您的需求进行修改和优化。
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