python提取字段（python如何提取文本信息？）

1             、信息提取

先用句子分段器将文档的原始文本分成句子
  
  
  
  
  
  
 ，再用记号赋值器将每个句子进一步分成单词
  
  
  
  
  
  
 。其次  
  
  
  
  
  
 ，给每一个句子做词性标记  
  
  
  
  
  
 。以nltk中的默认工具为例
 


 


 


 


 


 


 
，将句子分段器
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  、分词器












、词性标记器连接
 


 


 


 


 


 


 
。

defie_preprocess(document): #nltk默认的句子分段器 sentences=nltk.sent_tokenize(document) #nltk默认分词器 sentences=[nltk.word_tokenize(sent)forsentinsentences] #nltk默认词性标记 sentences=[nltk.pos_tag(sent)forsentinsentences]

2 
  
  
  
  
  
  
、词块划分

词块划分是实体识别的基础技术
 
 
 
 
 
 
，对多个词的顺序进行划分和标记
 
 
 
 
 
 
。

如Noun Phrase Chunking（名词短语词块划分）

使用正则表达式来定义一个语法   
   
   
   
   
   
  ，来进行名词短语词块的划分

3
  
  
  
  
  
  
 、开发和评估词块划分器

分区器可以用evaluate()方法评价分区器的性能好坏   
   
   
   
   
   
  。

以下是使用一元标记来建立单词块分割器的学习
 

 

 

 

 

 

 
。但是
 

 

 

 

 

 

 
，不是确定每个单词的正确单词性标记

 

 

 

 

 

 
，而是根据每个单词的单词性标记              ，确定正确的单词块标记

 

 

 

 

 

 
。

#使用一元标注器建立一个词块划分器              。根据每个词的词性标记
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，尝试确定正确的词块标记
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
。 classUnigramChunker(nltk.ChunkParserI): #constructor def__init__(self,train_sents): #将训练数据转换成适合训练标注器的形式












。tree2conlltags()方法将每个词块树映射到一个三元组（word












，tag                    ，chunk）的列表 train_data=[[(t,c)forw,t,cinnltk.chunk.tree2conlltags(sent)] forsentintrain_sents] #训练一元分块器 #self.tagger=nltk.UnigramTagger(train_data) #训练二元分块器 self.tagger=nltk.BigramTagger(train_data) #sentence为一个已标注的句子 defparse(self,sentence): #提取词性标记 pos_tags=[posfor(word,pos)insentence] #使用标注器为词性标记标注IOB词块 tagged_pos_tags=self.tagger.tag(pos_tags) #提取词块标记 chunktags=[chunktagfor(pos,chunktag)intagged_pos_tags] #将词块标记与原句组合 conlltags=[(word,pos,chunktag)for((word,pos),chunktag) inzip(sentence,chunktags)] #转换成词块树 returnnltk.chunk.conlltags2tree(conlltags)