我正在研究一个 nlp 问题,给定一个包含两个实体的句子,我需要生成 bool 值来指示每个单词是否位于这些实体之间的依赖路径上。
例如:
'A misty < e1 >ridge< /e1 > uprises from the < e2 >surge< /e2 >'
我想迭代每个单词并判断它是否位于 e1 和 e2 之间的依赖路径上
两个重要注意事项:
-如果您尝试帮助我(首先感谢),请不要费心考虑带有
-由于我不是 nlp 专家,我对“依赖路径上”的含义有点困惑,如果不够清楚,我很抱歉(这些是我的导师使用的词)
提前致谢
最佳答案
所以我的解决方案是使用 that post 找到的
有一个专门针对 spaCy 的答案
我的实现查找给定句子中两个单词之间的依赖路径:
import networkx as nx
import spacy
enter code here
doc = nlp("Ships carrying equipment for US troops are already waiting off the Turkish coast")
def shortest_dependency_path(doc, e1=None, e2=None):
edges = []
for token in doc:
for child in token.children:
edges.append(('{0}'.format(token),
'{0}'.format(child)))
graph = nx.Graph(edges)
try:
shortest_path = nx.shortest_path(graph, source=e1, target=e2)
except nx.NetworkXNoPath:
shortest_path = []
return shortest_path
print(shortest_dependency_path(doc,'Ships','troops'))
输出:
['Ships', 'carrying', 'for', 'troops']
它实际上做的是首先为句子构建一个无向图,其中单词是节点,单词之间的依赖关系是边,然后找到两个节点之间的最短路径
根据我的需要,我只需检查每个单词是否位于生成的依赖路径(最短路径)上
关于python - 使用 spaCy 查找某个单词是否位于两个实体的依赖路径上,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51252914/