python提取句子_关于python：从句子中提取介词短语

我正在尝试使用NLTK从句子中提取介词短语。我有办法自动执行此操作吗(例如，为函数提供一个句子并获取其介词短语)？

这里的示例似乎要求从语法开始，然后才能获得解析树。我可以自动获取语法并将其用于获取语法分析树吗？

显然，我可以标记一个句子，挑选介词和随后的名词，但是当介词补语是复合词时，这很复杂。

也许这篇文章会帮助stackoverflow.com/questions/6115677/

我知道答案已经被接受，但是浅层解析器将以最小的语法结构返回NLP块。这个相当线性的结果可能更易于使用。这是CLiPS解析器的在线演示：http://www.clips.ua.ac.be/cgi-bin/webdemo/MBSP-instant-webdemo.cgi

这是一个例子：

约翰把书交给了玛丽

[PNP]易于提取。

我针对多种类型的数据集进行了测试，这似乎在提取NP和PNP方面表现更好，尤其是对于生物医学文本而言。

您真正想要的是使用健壮的统计解析器(例如，斯坦福大学)完全解析句子，然后查找标有PP的成分：

(ROOT

(NP (NNP John))

(VP (VBZ lives)

(PP (IN in)

(NP (DT a) (NN house)))

(PP (IN by)

(NP (DT the) (NN sea))))))

我不确定NLTK的解析能力以及该功能是否存在解析的准确性，但是从Python调用外部解析器然后处理输出并不是什么大问题。使用解析器可以节省大量时间和精力(因为解析器可以处理所有事情)，并且是执行此工作的唯一可靠方法。

显然，完整的解析是一个过大的杀伤力，但是它将达到最终目标。生病了。看起来至少有一个Python到斯坦福解析器的接口。

我不会说矫kill过正，但却是必要的并发症。如果您尝试构建基于规则的PP识别器，最终将花费大量时间和精力来获得中等水平的结果。

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