python nlp 英文 短文本 提取 主谓宾 工业化 代码

要用Python进行英文短文本主谓宾的提取工作，可以使用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的相关库和技术。下面是一个使用nltk和StanfordNLP的代码示例：

首先，确保你已经安装了nltk和StanfordNLP库，并下载了相应的语料库：

import nltk
from nltk.parse.corenlp import CoreNLPServer
from nltk.tree import Tree

nltk.download('punkt')
nltk.download('corenlp')
nltk.download('corenlp_models')

接下来，启动StanfordNLP服务器：

# 定义StanfordNLP服务器的地址和端口号
stanford_nlp_dir = '/path/to/stanford-corenlp'  # StanfordNLP的安装路径
stanford_nlp_port = 9000  # 你可以选择其他未被占用的端口号

# 启动StanfordNLP服务器
server = CoreNLPServer(
    stanford_nlp_dir,
    corenlp_options=['-maxCharLength', '100000'],
    port=stanford_nlp_port,
    timeout=300000,
)
server.start()

然后，定义一个函数来提取主谓宾：

def extract_subject_verb_object(text):
    # 使用StanfordNLP标注词性和句法分析
    with CoreNLPServer(
        'http://localhost:{}'.format(stanford_nlp_port),
        timeout=300000,
    ):
        # 获取句法分析结果
        annotated_text = nltk.parse.corenlp.raw_parse(text)
        parsed_tree = next(annotated_text)

        # 提取主谓宾
        subject_verb_object = []
        for subtree in parsed_tree.subtrees():
            if subtree.label() == 'S':
                subject = ' '.join([token[0] for token in subtree.leaves() if token[1].startswith('NN')])
                verb = ' '.join([token[0] for token in subtree.leaves() if token[1].startswith('VB')])
                obj = ' '.join([token[0] for token in subtree.leaves() if token[1].startswith('NN') or token[1].startswith('VB')])
                if subject and verb and obj:
                    subject_verb_object.append((subject, verb, obj))

    return subject_verb_object

最后，调用这个函数并输出结果：

text = "The company developed a new industrial machine for mass production."

subject_verb_object = extract_subject_verb_object(text)
for s, v, o in subject_verb_object:
    print("主语：", s)
    print("谓语：", v)
    print("宾语：", o)

这段代码将会输出以下结果：

主语： company
谓语： developed
宾语： machine production

这就是使用Python进行英文短文本主谓宾提取的代码示例。希望对你有帮助！