句子分割和依赖关系解析器

Question

我对python（使用python 3）和spacy（以及编程）很感兴趣。请多多包涵。

我有三个问题，其中两个差不多都是一样的我只是无法让它工作。 我把“语法特定的搜索与空间”（example），并试图使不同的事情工作。

我的计划目前读取TXT和正常提取

if w.lower_ != 'music': 
return False 

作品。

我的第一个问题是：我怎样才能提取两个单词？ 例如：“古典音乐” 与前面提到的片段，我可以使其提取古典或音乐。但是，如果我只搜索其中一个词，我也会得到结果，我不想要。

古典 - 时期/时代

或者当我看只有音乐

音乐 - 巴洛克风格，现代

第二个问题是：我怎样才能获得依赖工作？

与示例依赖：

elif w.dep_ != 'nsubj': # Is it the subject of a verb? 
return False 

工作正常。但我尝试过的其他东西并不真正起作用。

例如，我想提取单词“birthday”和相关性“DATE”的句子。 （这样的依赖是一个实体）

我

if d.ent_type_ != ‘DATE’: 
return False 

工作。

所以现在它看起来像：

def extract_information(w,d): 
if w.lower_ != ‘birthday’: 
return False 
elif d.ent_type_ != ‘DATE’: 
return False 
else: 
return True 

难道这样的事情，甚至工作？

如果有效，第三个问题就是我如何用DATE过滤句子。所以如果句子包含某个词并且DATE排除它。

最后一件事可能是，我在某处读到依赖关系是基于“斯坦福类型依赖手册”的。有没有一个列表哪些依赖与空间工作？

感谢您的耐心和帮助:)

Answer 1

在我进入提供一些简单的建议，你的问题，你尝试过在你的一些句子的使用displaCy的visualiser？

使用例句'John的生日是昨天'，你会发现在解析的句子中，生日和昨天不一定是彼此的直接依赖关系。因此，基于具有DATE类型实体依赖性的生日词进行搜索可能不会产生最好的结果。

对第一个问题： 蛮力方法是在解析句子后查找匹配的后续的单词。

doc = nlp(u'Mary enjoys classical music.') 

for (i,token) in enumerate(doc): 
    if (token.lower_ == 'classical') and (i != len(doc)-1):    
     if doc[i+1].lower_ == 'music': 
      print 'Target Acquired!' 

如果您不确定枚举的作用，请查看它。这是使用Python的pythonic方式。

对于问题2和问题3，解决这个问题的一个简单（但不是优雅的）方法是只在被分析的句子中识别单词'birthday'是否存在，以及它是否包含类型为'DATE'的实体。

doc = nlp(u'John\'s birthday was yesterday.') 

for token in doc: 
    if token.lower_ == 'birthday': 
     for entities in doc.ents: 
      if entities.label_ == 'DATE': 
       print 'Found ya!' 

至于依赖关系的列表，我假定你指的是词性标签。看看这个page的文档。

祝你好运！希望有所帮助。