从 NTLK pos_tag 中仅选择 'NN' 和 'VB' 词答案

【问题标题】：Select only 'NN' and 'VB' words from NTLK pos_tag从 NTLK pos_tag 中仅选择 'NN' 和 'VB' 词
【发布时间】：2019-10-06 18:42:52
【问题描述】：

我只需要从输入的句子中打印 'NN' 和 'VB' 单词。

import nltk
import re
import time

var = raw_input("Please enter something: ")


exampleArray = [var]


def processLanguage():
    try:
        for item in exampleArray:
            tokenized = nltk.word_tokenize(item)
            tagged = nltk.pos_tag(tokenized)
            print tagged

            time.sleep(555)


    except Exception, e:
        print str(e)

processLanguage()

【问题讨论】：

标签： python string nlp nltk part-of-speech

【解决方案1】：

换个方式

    print tagged

到

    print [(word, tag) for word, tag in tagged if tag in ('NN', 'VB')]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可能需要使用 POS 标签的前 2 个字符，请参阅 NLTK - Get and Simplify List of Tags

nn_vb_tagged = [(word,tag) for word, tag in tagged 
                if tag.startswith('NN') or tag.startswith('VB')]

【讨论】：

str.startswith 也接受一个元组：tag.startswith(('NN', 'VB'))

【解决方案3】：

你可以试试这个：

example = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration.!"
word_tokens = word_tokenize(example)
pos = nltk.pos_tag(word_tokens)
selective_pos = ['NN','VB']
selective_pos_words = []
for word,tag in pos:
     if tag in selective_pos:
         selective_pos_words.append((word,tag))
print(selective_pos_words)

通过在列表“selective_pos”中添加您的选择性词性，您可以选择任何您喜欢的词。

【讨论】：