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分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体。常见实体,组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记、规则识别,通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。

分块标记,IOB标记,I(inside,内部)、O(outside,外部)、B(begin,开始)。树结构存储分块。多级分块,多重分块方法。级联分块。

关系抽取,找出实体间关系。实体识别认知事物,关系识别掌握真相。三元组(X,a,Y),X、Y实体,a表达关系字符串。通过正则识别。from nltk.corpus import conll2000,print(conll2000.chunked_sents('train.txt')[99]) 。

文法,潜在无限句子集合紧凑特性。形式化模型,覆盖所有结构句子。符合多种文法句子有歧义。只能用特征方法处理。

文法特征结构,单词最后字母、词性标签、文法类别、正字拼写、指示物、关系、施事角色、受事角色。文法特征是键值对,特征结构存储形式是字典。句法协议、属性、约束、术语。import nltk,fs1 = nltk.FeatStruct(TENSE='past', NUM='sg') ,fs2 = nltk.FeatStruct(POS='N', AGR=fs1) 。nltk产生式文法描述 /nltk_data/grammars/book_grammars 。sql0.fcfg,查找国家城市sql语句文法:

% start S

S[SEM=(?np + WHERE + ?vp)] -> NP[SEM=?np] VP[SEM=?vp]

VP[SEM=(?v + ?pp)] -> IV[SEM=?v] PP[SEM=?pp]
VP[SEM=(?v + ?ap)] -> IV[SEM=?v] AP[SEM=?ap]
NP[SEM=(?det + ?n)] -> Det[SEM=?det] N[SEM=?n]
PP[SEM=(?p + ?np)] -> P[SEM=?p] NP[SEM=?np]
AP[SEM=?pp] -> A[SEM=?a] PP[SEM=?pp]

NP[SEM='Country="greece"'] -> 'Greece'
NP[SEM='Country="china"'] -> 'China'

Det[SEM='SELECT'] -> 'Which' | 'What'

N[SEM='City FROM city_table'] -> 'cities'

IV[SEM=''] -> 'are'
A[SEM=''] -> 'located'
P[SEM=''] -> 'in'

加载文法描述

import nltk
from nltk import load_parser
cp = load_parser('grammars/book_grammars/sql0.fcfg')
query = 'What cities are located in China'
tokens = query.split()
for tree in cp.parse(tokens):
    print(tree)

参考资料:

《Python 自然语言处理》

http://www.shareditor.com/blo...

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