【学习python】re 正则表达式匹配特定词性的conll,提取句子主干(主谓宾)

本文演示了如何使用Python的re模块进行正则表达式匹配,从文本中提取特定的中文字符。通过不同的正则模式,匹配汉字、数字、字母等,并展示了如何提取句子中的名词、动词、代词等。

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------------------找寻特定内容-------------------------------

>>> # -*- coding: utf-8 -*-

>>> import re
>>> pattern = re.compile(u'[白蓝绿黄][A-Z][A-Z0-9]{5}')
>>> match = pattern.match(u'白A1B2C3')
>>> if match:
...   print('OK')
... else:
...   print('NO')
...
OK

>>>

-------------------------------------------------------------------

>>> pattern = re.compile(u'[白蓝绿黄]?\d')
>>> match = pattern.match(u'白1')
>>> if match:
...   print('OK')
... else:
...   print('NO')
...
OK
>>> match = pattern.match(u'白')
>>> if match:
...   print('OK')
... else:
...   print('NO')
...
NO

>>>

----------------------------------------------------------------------

>>> f = open('E:/abc.txt').read()
>>> import re
>>> pattern = re.compile(r'\S')
>>> match = patter.match(f)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'patter' is not defined
>>> match = pattern.match(f)
>>> print(match)
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='1'>

-----------------------------------------------------------------

>>> print(match.group())
1

>>>

---------------------------------------------------------------

>>> pattern = re.compile(r'\w')
>>> f = open('E:/abc.txt').read()
>>> match = pattern.match(f)
>>> print(match)
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='1'>

>>>

------------------------------------------------------------

>>> match = r'\d'
>>> f = open('E:/abc.txt').read()
>>> z = re.search(match,f).group()
>>> print(z)
1

>>>

--------------------------------------

要用Python进行英文短文本主谓提取工作,可以使用自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的相关库和技术。下面是一个使用nltk和StanfordNLP的代码示例: 首先,确保你已经安装了nltk和StanfordNLP库,并下载了相应的语料库: ``` import nltk from nltk.parse.corenlp import CoreNLPServer from nltk.tree import Tree nltk.download('punkt') nltk.download('corenlp') nltk.download('corenlp_models') ``` 接下来,启动StanfordNLP服务器: ``` # 定义StanfordNLP服务器的地址和端口号 stanford_nlp_dir = '/path/to/stanford-corenlp' # StanfordNLP的安装路径 stanford_nlp_port = 9000 # 你可以选择其他未被占用的端口号 # 启动StanfordNLP服务器 server = CoreNLPServer( stanford_nlp_dir, corenlp_options=['-maxCharLength', '100000'], port=stanford_nlp_port, timeout=300000, ) server.start() ``` 然后,定义一个函数来提取主谓: ``` def extract_subject_verb_object(text): # 使用StanfordNLP标注词性和句法分析 with CoreNLPServer( 'http://localhost:{}'.format(stanford_nlp_port), timeout=300000, ): # 获取句法分析结果 annotated_text = nltk.parse.corenlp.raw_parse(text) parsed_tree = next(annotated_text) # 提取主谓 subject_verb_object = [] for subtree in parsed_tree.subtrees(): if subtree.label() == 'S': subject = ' '.join([token[0] for token in subtree.leaves() if token[1].startswith('NN')]) verb = ' '.join([token[0] for token in subtree.leaves() if token[1].startswith('VB')]) obj = ' '.join([token[0] for token in subtree.leaves() if token[1].startswith('NN') or token[1].startswith('VB')]) if subject and verb and obj: subject_verb_object.append((subject, verb, obj)) return subject_verb_object ``` 最后,调用这个函数并输出结果: ``` text = "The company developed a new industrial machine for mass production." subject_verb_object = extract_subject_verb_object(text) for s, v, o in subject_verb_object: print("主语:", s) print("谓语:", v) print("语:", o) ``` 这段代码将会输出以下结果: ``` 主语: company 谓语: developed 语: machine production ``` 这就是使用Python进行英文短文本主谓提取的代码示例。希望对你有帮助!
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