Normal ifadeleri kullanarak bir giriş metninin yalnızca belirli bölümlerini nasıl alırsınız?

Question

Bu sorun oldukça basit, ancak burada oldukça kayboldum.

Giriş metni:

'Az/RBR tüm IN 1/2/CD/IN/DT ABD/NNP işletmelere/NNS/VBP tek/JJ şirketleri/NNS/vardır/daha?. '

kodu:

def get_words(pos_sent): 
# Your code goes here 
    s = "" 
    x = re.findall(r"\b(\w*?)/\w*?\b", pos_sent) 
    for i in range(0, len(x)): 
     s = s + " " + x[i] 
    return s 

def get_noun_phrase(pos_sent): 
    # Penn Tagset 
    # Adjetive can be JJ,JJR,JJS 
    # Noun can be NN,NNS,NNP,NNPS 
    t = get_words(pos_sent) 
    regex = r'((\S+\/DT)?(\S+\/JJ)*(\S+\/NN)*(\S+\/NN))' 
    return re.findall(regex, t) 

İlk bölümde sadece konuşma etiketleri parçası kaldırır ve ikinci o alıp isim cümleleri bulmak için kullanabilirsiniz gerekiyordu.

için çıkış almak gerekiyordu:

[’all US businesses’, ’sole proprietorships’] 

ama bunun yerine boş bir listesini verir: Ben orijinal etiketli cümlede almaya değiştirebilirsiniz, Şimdi

[] 

ve ben alıyorum:

tüm doğru bitlere sahip, ancak aynı zamanda içinde bir sürü başka şey var. istemiyorum.

Hala regex için çok yeni, bu yüzden muhtemelen aptalca bir şey eksik. \b([0-9A-z\/]*)\/\w*?\b - -

İlk işlevde

Answer 1

aşağıdaki normal ifadeler kullanabilirsiniz böylece "1/2" değil 1 2 olarak (outputted metnin geliştirilmiş biçimlendirme ile birlikte) 1/2 olarak kalmak ve sağlayabilirsiniz:

import re 

string = 'Less/RBR than/IN 1/2/CD of/IN all/DT US/NNP businesses/NNS are/VBP sole/JJ proprietorships/NNS ?/.' 

def create_relationship(pos_sent): 
    # Get all the words individually 
    words = re.findall(r'\b([0-9A-z\/]*)\/\w*?\b', pos_sent) 
    # ['Less', 'than', '1/2', 'of', 'all', 'US', 'businesses', 'are', 'sole', 'proprietorships'] 

    # Get all the tags individually 
    penn_tag = re.findall(r'\b[0-9A-z\/]*\/(\w*)?\b', pos_sent) 
    # ['RBR', 'IN', 'CD', 'IN', 'DT', 'NNP', 'NNS', 'VBP', 'JJ', 'NNS'] 

    # Create a relationship between the words and penn tag: 
    relationship = [] 
    for i in range(0,len(words)): 
     relationship.append([words[i],penn_tag[i]]) 

    # [['Less', 'RBR'], ['than', 'IN'], ['1/2', 'CD'], ['of', 'IN'], ['all', 'DT'], 
    # ['US', 'NNP'], ['businesses', 'NNS'], ['are', 'VBP'], ['sole', 'JJ'], ['proprietorships', 'NNS']] 

    return relationship 


def get_words(pos_sent): 
    # Pass string into relationship engine 
    array = create_relationship(pos_sent) 

    # Start with empty string 
    s = '' 

    # Conduct loop to combine string 
    for i in range(0, len(array)): 
     # index 0 has the words 
     s = s + array[i][0] + ' ' 

    # Return the sentence 
    return s 

def get_noun_phrase(pos_sent): 
    # Penn Tagset 
    # Adjetive can be JJ,JJR,JJS 
    # Noun can be NN,NNS,NNP,NNPS 
    # Noun Phrase must be made of: DT+RB+JJ+NN+PR (http://www.clips.ua.ac.be/pages/mbsp-tags) 

    # Pass string into relationship engine 
    array = create_relationship(pos_sent) 
    bucket = array 
    output = [] 

    # Find the last instance of NN where the next word is not "NN" 
    # For example, NNP VBP qualifies. In the case of NN NNP VBP, then 
    # the correct instance is NNP. To do this, we need to loop and use 
    # a bucket to capture what we need. The bucket will shirnk as we 
    # shrink the array to capture what we want 

    noun = True 

    # Keep doing this until there is no instances of Nouns 
    while noun: 

     # Would be ideal to have an if condition to see if there's a noun 
     # in the first place to stop this form working (and avoiding errors) 
     for i in range(0, len(bucket)): 
      if re.match(r'(NN.*)',bucket[i][1]): 
       # Set position of last noun 
       last_noun = i 

     noun_phrase = [] 

     # If we don't have noun, it'll stop the while loop 
     if last_noun < 0: 
      noun = False 
     else: 
      # go backwards from the point where you found the last noun 
      for x in range(last_noun, -1, -1): 
       # The penn tag must match any of these conditions 
       if re.match(r'(NN.*|DT.*|JJ.*|RB.*|PR.*)',bucket[x][1]): 
        # if there is a match, then let's build the word 
        noun_phrase.append(bucket[x][0]) 
        bucket.pop(x) 
       else: 
        last_noun = -1 
        break 

     # Make sure noun phrase isn't empty 
     if noun_phrase: 
      # Collect the noun phrase 
      output.append(" ".join(reversed(noun_phrase))) 

    # Fix the reverse issue 
    return [i for i in reversed(output)] 

print get_noun_phrase(string) 
# ['all US businesses', 'sole proprietorships']