NLP |使用标记语料库阅读器进行定制

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我们如何使用标记语料库阅读器？

  • 自定义单词标记器
  • 自定义句子标记器
  • 自定义段落块阅读器
  • 自定义标签分隔符
  • 将标签转换为通用标签集

代码#1:定制单词标记器

Python 3

# Loading the libraries
from nltk.tokenize import SpaceTokenizer
from nltk.corpus.reader import TaggedCorpusReader

x = TaggedCorpusReader('.', r'.*\.pos',
                       word_tokenizer = SpaceTokenizer())

x.words()

输出:

['The', 'expense', 'and', 'time', 'involved', 'are', ...]

代码#2:用于句子

Python 3

# Loading the libraries
from nltk.tokenize import LineTokenizer
from nltk.corpus.reader import TaggedCorpusReader

x = TaggedCorpusReader('.', r'.*\.pos',
                       sent_tokenizer = LineTokenizer())

x.sents()

输出:

[['The', 'expense', 'and', 'time', 'involved', 'are', 'astronomical', '.']]

定制段落

  • 假设段落被空行分割
  • 使用 para_block_reader 功能完成，即nltk . corps . reader . util . read _ blank line _ block
  • 许多其他块读取器存在于中，其目的是从流中读取文本块。

定制标签分隔符

  • 如果“/”没有用作单词/标签分隔符，可以向 TaggedCorpusReader 传递一个替代字符串，用于 sep。
  • 默认为 sep='/' ，但如果要用“|”拆分单词和标签，如“单词|标签”，则传入 sep='| '。

将标签转换为通用标签集 标签集:是一个或多个语料库使用的 POS 标签列表。 通用标记集:它是一个简化和精简的标记集，仅由 12 个词性标记组成 代码#3:将语料库标记映射到通用标记集

Python 3

from nltk.corpus.reader import TaggedCorpusReader

x = TaggedCorpusReader('.', r'.*\.pos', tagset ='en-brown')
x.tagged_words(tagset ='universal')

输出:

[('The', 'DET'), ('expense', 'NOUN'), ('and', 'CONJ'), ...]

代码#4:将语料库标签映射到通用标签集

Python 3

from nltk.corpus.reader import TaggedCorpusReader
from nltk.corpus import treebank

treebank.tagged_words()

treebank.tagged_words(tagset ='universal')

treebank.tagged_words(tagset ='brown')

输出:

[('Pierre', 'NNP'), ('Vinken', 'NNP'), (', ', ', '), ...]

[('Pierre', 'NOUN'), ('Vinken', 'NOUN'), (', ', '.'), …]

[('Pierre', 'UNK'), ('Vinken', 'UNK'), (', ', 'UNK'), ...]

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