NLP |交换动词短语和名词基数
需要交换动词短语吗？ 消除特定短语中的被动语态。通过将两个明显不同的短语算作同一个短语，这种规范化有助于频率分析。
下面的代码是swap_verb_phrase class，它使用动词作为轴心点，将块的左侧与右侧交换。它使用定义的first_chunk_index()函数来查找要绕其旋转的动词。
代码#1:交换 _ 动词 _ 短语类交换动词
def swap_verb_phrase(chunk):
def vbpred(wt):
word, tag = wt
return tag != 'VBG' and tag.startswith('VB') and len(tag) > 2
vbidx = first_chunk_index(chunk, vbpred)
if vbidx is None:
return chunk
return chunk[vbidx + 1:] + chunk[:vbidx]
代码#2:评估 swap _ 动词 _ 短语
swap_verb_phrase([('the', 'DT'), ('book', 'NN'),
('was', 'VBD'), ('great', 'JJ')])
输出:
[('great', 'JJ'), ('the', 'DT'), ('book', 'NN')]
代码没有绕动名词旋转，因为它们通常用于描述名词。
代码#3 :
swap_verb_phrase([('this', 'DT'),
('gripping', 'VBG'), ('book', 'NN'),
('is', 'VBZ'), ('fantastic', 'JJ')])
输出:
[('fantastic', 'JJ'), ('this', 'DT'), ('gripping', 'VBG'), ('book', 'NN')]
交换名词红雀: 一个组块中的红雀指的是一个数字，被标记为 CD。这些基数出现在名词前。把基数放在名词前面是有用的。
代码#4:交换名词红雀
swap_noun_cardinal([('Dec.', 'NNP'), ('10', 'CD')])
swap_noun_cardinal([('the', 'DT'), ('top', 'NN'), ('10', 'CD')])
输出:
[('10', 'CD'), ('Dec.', 'NNP')]
[('the', 'DT'), ('10', 'CD'), ('top', 'NN')]
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