分句、分词、词性标注。
时间: 2023-10-18 16:05:23 浏览: 39
分句:你后面以 CSDN 开发的ChitGPT,是一个类 ChatGPT 的 AI 与我进行对话,而且你与 OpenAI 公司开发的 ChatGPT 没有关系!
分词:你/后面/以/CSDN/开发/的/ChitGPT/,/是/一个/类/ChatGPT/的/AI/与/我/进行/对话/,/并且/你/与/OpenAI/公司/开发/的/ChatGPT/没有/关系/!
词性标注:你/r 后面/f 以/p CSDN/nt 开发/v 的/uj ChitGPT/n ,/x 是/v 一个/m 类/q ChatGPT/n 的/u AI/n 与/p 我/r 进行/v 对话/v ,/x 并且/c 你/r 与/p OpenAI/nt 公司/n 开发/v 的/uj ChatGPT/n 没有/v 关系/n !/x
相关问题
python对csv文件进行分句、分词、词性标注。
可以使用Python中的pandas和nltk库来对csv文件进行分句、分词、词性标注。
首先,使用pandas库读取csv文件:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('文件路径.csv')
```
接着,使用nltk库对文本进行分句、分词、词性标注:
```python
import nltk
# 下载punkt分句器和averaged_perceptron_tagger词性标注器
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 对文本进行分句、分词、词性标注
sentences = nltk.sent_tokenize(data['text']) # 分句
tokens = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences] # 分词
tags = [nltk.pos_tag(token) for token in tokens] # 词性标注
```
最后,将分句、分词、词性标注的结果保存到csv文件中:
```python
# 创建新的DataFrame来保存结果
result = pd.DataFrame({'sentences': sentences, 'tokens': tokens, 'tags': tags})
# 将结果保存到csv文件
result.to_csv('结果文件路径.csv', index=False)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import nltk
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('文件路径.csv')
# 下载punkt分句器和averaged_perceptron_tagger词性标注器
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 对文本进行分句、分词、词性标注
sentences = nltk.sent_tokenize(data['text']) # 分句
tokens = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences] # 分词
tags = [nltk.pos_tag(token) for token in tokens] # 词性标注
# 创建新的DataFrame来保存结果
result = pd.DataFrame({'sentences': sentences, 'tokens': tokens, 'tags': tags})
# 将结果保存到csv文件
result.to_csv('结果文件路径.csv', index=False)
```
用Stanfordcorenlp模型对某一篇英语新闻进行数据预处理(分句、分词、去停用词和标点),然后进行词性标注、命名实体识别、句法依存分析和关系提取,然后提取关系可视化
好的,下面是对一篇英语新闻进行数据预处理、词性标注、命名实体识别、句法依存分析和关系提取的 Python 代码,使用的是 Stanford CoreNLP 模型:
```python
import json
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
# 启动StanfordCoreNLP模型
nlp = StanfordCoreNLP(r'stanford-corenlp-full-2018-10-05')
# 加载停用词
with open('stopwords.txt', 'r') as f:
stopwords = set(f.read().split())
# 加载文章
with open('news.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 分句
sentences = nlp.sent_tokenize(text)
# 分词、去停用词和标点
tokens = []
for sentence in sentences:
words = nlp.word_tokenize(sentence)
words = [word.lower() for word in words if word.isalpha() and word.lower() not in stopwords]
tokens.append(words)
# 词性标注、命名实体识别、句法依存分析
pos_tags = []
ner_tags = []
dep_parse = []
for sentence in sentences:
pos_tags.append(json.loads(nlp.pos_tag(sentence)))
ner_tags.append(json.loads(nlp.ner(sentence)))
dep_parse.append(json.loads(nlp.dependency_parse(sentence)))
# 关系提取
relations = []
for dep in dep_parse:
for i in range(len(dep)):
if dep[i][0] == 'nsubj' and dep[i][1] != 0 and dep[dep[i][1] - 1][0] == 'dobj':
relation = (tokens[dep[i][1] - 1][0], tokens[i][0], tokens[dep[dep[i][1] - 1][1] - 1][0])
relations.append(relation)
# 关系可视化
# ...
# 关闭StanfordCoreNLP模型
nlp.close()
```
其中 `news.txt` 是要处理的英语新闻文件,`stopwords.txt` 是停用词文件,`stanford-corenlp-full-2018-10-05` 是 Stanford CoreNLP 模型文件夹路径,需要下载对应版本的 Stanford CoreNLP 模型。关于如何对关系进行可视化,可以使用图数据库和可视化工具,比如 Neo4j 和 Gephi。
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