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NLTK基础教程学习笔记(十一)

语块分解例子: from nltk.chunk.regexp import * import nltk test_sent="The prime minister announced he had asked the chief government whip, Philip Ruddock, to call a special party room meeting for 9am on Monday to consider the spill motion." test_sent_pos=nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(test_sent)) rule_vp=ChunkRule(r'(<VB.*>)?(<VB.*>)+(PRP)?','Chunk VPs') parser_vp=RegexpChunkParser([rule_vp],chunk_label='VP') print(parser_vp.parse(test_sent_pos)) rule_np=ChunkRule(r'(<DT>?<RB>?...

NLTK基础教程学习笔记(十二)

构建第一个NLP应用:信息摘要:对所提供的文章短文故事生成需要针对其内容自动生成摘要。信息摘要需要理解的不只是句子的结构,而是整个文本结构,还要了解文本的体裁和主体主题内容。下面了一个介绍创建个人版的Google News通常用于较多实体和名词的句子的重要性往往会比较高,现在的任务是要用某种可能被标准化的统一逻辑来计算重要性成分(importance score),即如果想要获取前n个句子的信息情况,要去选择一个重要性评分阈值。由于找不到原文的新闻材料所以用wiki上的一段介绍吾王Saber材料代替; f=open('new.txt','r') new_content=f.read() print(new_content) 结果: Saber's full name is Altria Pendragon, a character inspired by the legends of King Arthur. At her nativity, Uther decides to not publicly announce Altria's birth or gender, fearing...

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