从邀请文本中检测时间、日期和地点的算法[关闭]答案

【问题标题】：algorithm to detect time, date and place from invitation text [closed]从邀请文本中检测时间、日期和地点的算法[关闭]
【发布时间】：2013-10-05 17:56:31
【问题描述】：

我正在研究一些自然语言处理算法来阅读一段文本，如果文本似乎试图建议一个会议请求，它会自动为你设置那个会议。

例如，如果电子邮件文本显示为：

让我们明天见面在晚上 7 点在市中心的某个地方。

算法应该能够检测到事件的时间、日期和地点。

有人知道我可以为此目的使用一些现有的 NLP 算法吗？我一直在研究一些 NLP 资源（如 NLTK 和 some tools in R），但没有太大的成功。

谢谢

【问题讨论】：

为什么我的问题得到了“-2”？当人们对一个问题投反对票时，他们是否也能告诉我们做事的正确方法以促进学习？
stackoverflow.com/questions/9294926/…的可能重复
@Darth.Vader 我没有投反对票，但没有人需要通知。但是我只想说，你的帖子只是一个资源请求，可以关闭。

标签： algorithm api machine-learning nlp artificial-intelligence

【解决方案1】：

这个问题今天仍然是头条新闻。如果您（仍在）寻找算法，可以使用 ANTLR 作为解析器生成器的解决方案，可以选择多种编程语言（C/C++/C#/JS/Java/...）。一些开源参考：

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为你应该能够用 spacy 做到这一点。我在 jupyter-notebook 中试过这个

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

doc = nlp(u'Over the last quarter in 2018-12-02 Apple sold nearly 20 thousand iPods for a profit of $6 million.')
displacy.render(doc, style='ent', jupyter=True)

输出

Over the last quarter DATE in 2018-12-02 DATE Apple ORG sold nearly 20 thousand CARDINAL iPods PRODUCT for a profit of $6 million MONEY .

【讨论】：

【解决方案3】：

这是information extraction 的应用，可以通过隐马尔可夫模型 (HMM) 或条件随机场 (CRF) 等序列分割算法更具体地解决。

对于软件实现，您可能希望从 UMass-Amherst 的 MALLET toolkit 开始，它是一个流行的库，它实现了用于信息提取的 CRF。

您可以将句子中的每个标记视为用您感兴趣的字段（或“x”表示以上都不是）标记的东西，作为单词特征（如词性、大小写、字典）的函数会员资格等）...类似这样的：

token       label       features
-----------------------------------
Let         x           POS=NNP, capitalized
's          x           POS=POS
meet        x           POS=VBP
tomorrow    DATE        POS=NN, inDateDictionary
someplace   x           POS=NN
in          x           POS=IN
Downtown    LOCATION    POS=NN, capitalized
at          x           POS=IN
7pm         TIME        POS=CD, matchesTimeRegex
.           x           POS=.

不过，您需要先提供一些手工标记的训练数据。

【讨论】：

【解决方案4】：

你应该看看http://opennlp.apache.org java toolkit

【讨论】：

谢谢，但是 open nlp 不支持日期时间/地点实体识别。