NLTK学习笔记——信息抽取（1）

最新推荐文章于 2025-04-08 13:31:01 发布

小猿Joanna

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分类专栏：自然语言处理文章标签： nlp nltk

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cangqiong112758/article/details/50791468

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本文是NLTK学习笔记的第一部分，聚焦信息抽取。内容涵盖文本切分、句子切分、词性标注、命名实体识别和关系识别等步骤。重点介绍了RegexpParser类在分析预先定义的分块语法时的作用，以及如何使用该类进行语法树的生成。RegexpParser通过读取规则，分离非终结符和规则，识别chunk、chink、split和merge等操作，实现对文本的深入处理。

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信息抽取的内容在《Natural Language Processing》第7章，对于文本的信息抽取，命名实体及其关系的识别是至关重要要的，信息抽取分为以下几个步骤：
1. 文本切分，将string类型的文本划分为list类型的句子
2. 句子切分，将每个list类型的句子划分成由单词或chunk组成的list
3. 词性标注，生成由一个list，其组成内容是多个形如(word,lable)的tuple
4. 命名实体识别，生成各个tree组成一个list
5. 关系识别，生成一个list，其内容是多个形如(entity,relation,entity)的tuple

在tree的构成中，分块是个重要的过程，如NP(DT,JJ,JJ,NN)可构成一个NP短语。nltk中有重要的类是RegexpParser，分析预先定义的分块语法grammar，得到多个语法规则，然后利用parser函数对句子分析，得到语法树。下面就介绍一个RegexpParser分析grammar的过程和parser函数的解析过程。

RegexpParser类

调用：cp=nltk.RegexpParser(grammar)
输入：分块语法grammar，有一个或多个识别块信息的正则表达式，如：

grammar = r"""
    NP: {<.*>*}             # start by chunking everything
    }<[\.VI].*>+{       # chink any verbs, prepositions or periods
    <.*>}{<DT>

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