使用NLP的语法检查
答
检查这个代码了。随着NLTK包在Python中,你可以定义
结果会是这样
(S
(NP I/PRP want/VBP)
to/TO
check/VB
if/IN
a/DT
sentence/NN
has/VBZ
a/DT
specific/JJ
(NP parts/NNS of/IN speech/NN tag/NN structure/NN)
./.)
正如你所看到的是,它给NLTK树在(NP parts/NNS of/IN speech/NN tag/NN structure/NN)
与一个单一的标签结合的输出如我们的语法中所定义的所谓的“NP”。您可以根据您的要求定义此结构。我希望它有帮助。
答
spaCy
是一个易于使用的NLP和POS标记界面。您可以使用spaCy
轻松提取讲话内容。下面剪断的代码是从他们的网站(略适合于仅看POS):
import spacy
nlp = spacy.load('en')
doc = nlp(u'They told us to duck.')
for word in doc:
print(word, word.tag, word.tag_, word.pos, word.pos_)
这将返回:
They 479 PRP 93 PRON
told 489 VBD 98 VERB
us 479 PRP 93 PRON
to 486 TO 92 PART
duck 474 NN 90 NOUN
. 453 . 95 PUNCT