问题使用NLTK检测英语动词时态

我正在寻找一种方法，在过去，现在和将来的时间里都有一个英文文本计数动词短语。现在我正在使用 NLTK，做一个POS（词性）标记，然后计数说'VBD'来过去时态。这虽然不够准确，所以我想我需要更进一步使用分块，然后分析VP块以获取特定的时态模式。有什么存在的吗？任何进一步的阅读可能会有所帮助？该 NLTK书主要集中在NP-chunk上，我可以找到关于VP-chunks的很少信息。

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2017-08-08 11:31

起源

你的逻辑有一个缺陷。如果一个chunker可以检测到NP，那么它必须能够检测到VP。 - Tim McNamara

当然，但我最感兴趣的是进一步的VP分析 - 如何在不同的时态之间做出改变。 - Michael Pliskin

答案:

确切的答案取决于你打算使用哪个chunker，但列表推导会带你走很长的路。这可以使用不存在的块来获取动词短语的数量。

len([phrase for phrase in nltk.Chunker(sentence) if phrase[1] == 'VP'])

您可以采用更细粒度的方法来检测时态数。

2017-08-09 05:26

感谢指针，这就是我要使用的 - 我的下一个问题是是否存在检测时态模式的东西。对于每个副总裁，我想知道它是什么时态。 - Michael Pliskin

我实际上设法用这种方法解决了我的问题，因此将其标记为已接受的答案。以下文章非常有用： streamhacker.com/2009/02/23/chunk-extraction-with-nltk - Michael Pliskin

嗨，迈克尔，很高兴听到事情对你有用！ - Tim McNamara

你可以使用伯克利分析师要么斯坦福分析师。但我不知道是否有可用的Python接口。

2017-08-09 03:01

非常感谢，这可能是一个选择 - 但是由于我已经大量使用NLTK，切换可能需要做很多工作。不过会看。 - Michael Pliskin

NLTK中有斯坦福分析器的接口。您可以按如下方式使用它： tagger = nltk.tag.stanford.POSTagger('models/german-fast.tagger', 'stanford-postagger.jar') 您可能必须首先将字符串编码为UTF-8（至少对于德语模型）。 - Suzana

伯克利拼写错误。我不能建议错误修复答案。 - Streeter

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