30、自然语言处理中的信息提取与结构构建

自然语言处理中的信息提取与结构构建

在自然语言处理（NLP）中，信息提取和结构构建是非常重要的任务。本文将详细介绍如何通过扩展特征提取器、构建嵌套结构、识别命名实体以及提取实体间关系等方法来完成这些任务。

1. 扩展特征提取器

为了提高名词短语分块器（NP chunker）的性能，我们可以尝试扩展特征提取器，添加各种额外的特征，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，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：

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,