NLTK Именованное распознавание Entity в список Python

Ответ 1

nltk.ne_chunk возвращает вложенный объект nltk.tree.Tree поэтому вам нужно пройти через объект Tree чтобы добраться до сетевых элементов.

Взгляните на Распознавание Именованных Сущностей с Регулярным Выражением: NLTK

>>> from nltk import ne_chunk, pos_tag, word_tokenize
>>> from nltk.tree import Tree
>>> 
>>> def get_continuous_chunks(text):
...     chunked = ne_chunk(pos_tag(word_tokenize(text)))
...     continuous_chunk = []
...     current_chunk = []
...     for i in chunked:
...             if type(i) == Tree:
...                     current_chunk.append(" ".join([token for token, pos in i.leaves()]))
...             elif current_chunk:
...                     named_entity = " ".join(current_chunk)
...                     if named_entity not in continuous_chunk:
...                             continuous_chunk.append(named_entity)
...                             current_chunk = []
...             else:
...                     continue
...     return continuous_chunk
... 
>>> my_sent = "WASHINGTON -- In the wake of a string of abuses by New York police officers in the 1990s, Loretta E. Lynch, the top federal prosecutor in Brooklyn, spoke forcefully about the pain of a broken trust that African-Americans felt and said the responsibility for repairing generations of miscommunication and mistrust fell to law enforcement."
>>> get_continuous_chunks(my_sent)
['WASHINGTON', 'New York', 'Loretta E. Lynch', 'Brooklyn']

Ответ 2

Вы также можете извлечь label каждого объекта Name в тексте, используя этот код:

import nltk
for sent in nltk.sent_tokenize(sentence):
   for chunk in nltk.ne_chunk(nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(sent))):
      if hasattr(chunk, 'label'):
         print(chunk.label(), ' '.join(c[0] for c in chunk))

Вывод:

GPE WASHINGTON
GPE New York
PERSON Loretta E. Lynch
GPE Brooklyn

Вы можете видеть Washington, New York и Brooklyn GPE означает геополитические объекты

и Loretta E. Lynch есть PERSON

Ответ 3

Как вы получите tree в качестве возвращаемого значения, я думаю, вы хотите выбрать те поддеревья, которые помечены NE

Вот простой пример, чтобы собрать все в списке:

import nltk

my_sent = "WASHINGTON -- In the wake of a string of abuses by New York police officers in the 1990s, Loretta E. Lynch, the top federal prosecutor in Brooklyn, spoke forcefully about the pain of a broken trust that African-Americans felt and said the responsibility for repairing generations of miscommunication and mistrust fell to law enforcement."

parse_tree = nltk.ne_chunk(nltk.tag.pos_tag(my_sent.split()), binary=True)  # POS tagging before chunking!

named_entities = []

for t in parse_tree.subtrees():
    if t.label() == 'NE':
        named_entities.append(t)
        # named_entities.append(list(t))  # if you want to save a list of tagged words instead of a tree

print named_entities

Это дает:

[Tree('NE', [('WASHINGTON', 'NNP')]), Tree('NE', [('New', 'NNP'), ('York', 'NNP')])]

или как список списков:

[[('WASHINGTON', 'NNP')], [('New', 'NNP'), ('York', 'NNP')]]

Также смотрите: Как перемещаться по nltk.tree.Tree?

Ответ 4

A Tree - это список. Куски - это поддеревья, а не chunked слова - регулярные строки. Поэтому отпустите список, извлеките слова из каждого фрагмента и присоединитесь к ним.

>>> chunked = nltk.ne_chunk(my_sent)
>>>
>>>  [ " ".join(w for w, t in elt) for elt in chunked if isinstance(elt, nltk.Tree) ]
['WASHINGTON', 'New York', 'Loretta E. Lynch', 'Brooklyn']

Ответ 5

используйте tree2conlltags из nltk.chunk. Также ne_chunk нуждается в pos-тегах, которые помечают токены слов (таким образом, нужен word_tokenize).

from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk
from nltk.chunk import tree2conlltags

sentence = "Mark and John are working at Google."
print(tree2conlltags(ne_chunk(pos_tag(word_tokenize(sentence))
"""[('Mark', 'NNP', 'B-PERSON'), 
    ('and', 'CC', 'O'), ('John', 'NNP', 'B-PERSON'), 
    ('are', 'VBP', 'O'), ('working', 'VBG', 'O'), 
    ('at', 'IN', 'O'), ('Google', 'NNP', 'B-ORGANIZATION'), 
    ('.', '.', 'O')] """

Это даст вам список кортежей: [(token, pos_tag, name_entity_tag)] Если этот список не совсем то, что вам нужно, то, конечно, легче разобрать список, который вы хотите, из этого списка, чем дерево nltk.

Код и детали по этой ссылке; проверить это для получения дополнительной информации

Вы также можете продолжить, только извлекая слова, используя следующую функцию:

def wordextractor(tuple1):

    #bring the tuple back to lists to work with it
    words, tags, pos = zip(*tuple1)
    words = list(words)
    pos = list(pos)
    c = list()
    i=0
    while i<= len(tuple1)-1:
        #get words with have pos B-PERSON or I-PERSON
        if pos[i] == 'B-PERSON':
            c = c+[words[i]]
        elif pos[i] == 'I-PERSON':
            c = c+[words[i]]
        i=i+1

    return c

print(wordextractor(tree2conlltags(nltk.ne_chunk(nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(sentence))))

Редактировать Добавлен вывод строки документа ** Редактировать * Добавлен вывод только для B-Person

Ответ 6

Вы также можете использовать Spacy:

import spacy
nlp = spacy.load('en')

doc = nlp('WASHINGTON -- In the wake of a string of abuses by New York police officers in the 1990s, Loretta E. Lynch, the top federal prosecutor in Brooklyn, spoke forcefully about the pain of a broken trust that African-Americans felt and said the responsibility for repairing generations of miscommunication and mistrust fell to law enforcement.')

print([ent for ent in doc.ents])

>>> [WASHINGTON, New York, the 1990s, Loretta E. Lynch, Brooklyn, African-Americans]