Wie kann man die von Stanfords französischem POS-Tagger zurückgegebenen Teile der Sprachvariablen vereinfachen? Es ist ziemlich einfach, einen englischen Satz in NLTK zu lesen, jedes Wort ist Teil der Sprache findet, dann verwenden map_tag(), um den Tag-Satz zu vereinfachen:Vereinfachen des französischen POS-Tag-Sets mit NLTK
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from nltk.tag.stanford import POSTagger
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import map_tag
#set java_home path from within script. Run os.getenv("JAVA_HOME") to test java_home
os.environ["JAVA_HOME"] = "C:\\Program Files\\Java\\jdk1.7.0_25\\bin"
english = u"the whole earth swarms with living beings, every plant, every grain and leaf, supports the life of thousands."
path_to_english_model = "C:\\Text\\Professional\\Digital Humanities\\Packages and Tools\\Stanford Packages\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\models\\english-bidirectional-distsim.tagger"
path_to_jar = "C:\\Text\\Professional\\Digital Humanities\\Packages and Tools\\Stanford Packages\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\stanford-postagger.jar"
#define english and french taggers
english_tagger = POSTagger(path_to_english_model, path_to_jar, encoding="utf-8")
#each tuple in list_of_english_pos_tuples = (word, pos)
list_of_english_pos_tuples = english_tagger.tag(word_tokenize(english))
simplified_pos_tags_english = [(word, map_tag('en-ptb', 'universal', tag)) for word, tag in list_of_english_pos_tuples]
print simplified_pos_tags_english
#output = [(u'the', u'DET'), (u'whole', u'ADJ'), (u'earth', u'NOUN'), (u'swarms', u'NOUN'), (u'with', u'ADP'), (u'living', u'NOUN'), (u'beings', u'NOUN'), (u',', u'.'), (u'every', u'DET'), (u'plant', u'NOUN'), (u',', u'.'), (u'every', u'DET'), (u'grain', u'NOUN'), (u'and', u'CONJ'), (u'leaf', u'NOUN'), (u',', u'.'), (u'supports', u'VERB'), (u'the', u'DET'), (u'life', u'NOUN'), (u'of', u'ADP'), (u'thousands', u'NOUN'), (u'.', u'.')]
Aber ich bin nicht sicher, wie die Französisch-Tags zur Karte zurück durch den folgenden Code in dem universal-tagset:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from nltk.tag.stanford import POSTagger
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import map_tag
#set java_home path from within script. Run os.getenv("JAVA_HOME") to test java_home
os.environ["JAVA_HOME"] = "C:\\Program Files\\Java\\jdk1.7.0_25\\bin"
french = u"Chaque plante, chaque graine, chaque particule de matière organique contient des milliers d'atomes animés."
path_to_french_model = "C:\\Text\\Professional\\Digital Humanities\\Packages and Tools\\Stanford Packages\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\models\\french.tagger"
path_to_jar = "C:\\Text\\Professional\\Digital Humanities\\Packages and Tools\\Stanford Packages\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\stanford-postagger-full-2014-08-27\\stanford-postagger.jar"
french_tagger = POSTagger(path_to_french_model, path_to_jar, encoding="utf-8")
list_of_french_pos_tuples = french_tagger.tag(word_tokenize(french))
#up to this point all is well, but I'm not sure how to successfully create a simplified pos tagset with the French tuples
simplified_pos_tags_french = [(word, map_tag('SOME_ARGUMENT', 'universal', tag)) for word, tag in list_of_french_pos_tuples]
print simplified_pos_tags_french
Wer weiß, wie der Standard-Tag-Satz von dem französisch-Modell in den Stanford POS-Tagger verwendet zu vereinfachen? Ich wäre dankbar für alle Einsichten, die andere zu dieser Frage bieten können.
Vielen Dank dafür! Die NLTK-Leute könnten an Ihrem Mapping vom Stanford-Tagset ("Crabbe and Candito") zum universellen Tagset interessiert sein. –
Mein Vergnügen! Ich werde versuchen, irgendwann eine Pull-Anfrage zu erstellen, damit sie diese Zuordnung in eine zukünftige Version einbeziehen können. – duhaime
@duhaime, wollte danken und sagen, ich habe Ihre Zuordnung und erstellt Pull-Anfrage, um zu den Universal-POS-Tags Projekt (https://github.com/slavpetrov/universal-pos-tags/pull/12) mit Kredit zu leisten Sie und diese SO-Seite. –