30、自然语言处理中的信息提取与分析

自然语言处理中的信息提取与分析

1. 特征提取器的扩展

在自然语言处理中，我们可以尝试通过添加各种额外特征来扩展特征提取器，例如前瞻特征、配对特征和复杂上下文特征。其中，“tags - since - dt” 特征会创建一个字符串，用于描述自最近的限定词以来遇到的所有词性标签集合。

以下是实现该功能的代码示例：

def npchunk_features(sentence, i, history):
    word, pos = sentence[i]
    if i == 0:
        prevword, prevpos = "<START>", "<START>"
    else:
        prevword, prevpos = sentence[i - 1]
    if i == len(sentence) - 1:
        nextword, nextpos = "<END>", "<END>"
    else:
        nextword, nextpos = sentence[i + 1]
    return {"pos": pos,
            "word": word,
            "prevpos": prevpos,
            "nextpos": nextpos, 
            "prevpos+pos": "%s+%s" % (prevpos, pos),  
            "pos+nextpos": "%s+%s" % (pos, nextpos