python - 确定一个句子的时态Python

Question

在其他几篇文章之后，[例如Detect English verb tenses using NLTK , Identifying verb tenses in python , Python NLTK figure out tense ] 我编写了以下代码来使用 POS 标记在 Python 中确定句子的时态:

from nltk import word_tokenize, pos_tag

def determine_tense_input(sentence):
    text = word_tokenize(sentence)
    tagged = pos_tag(text)

    tense = {}
    tense["future"] = len([word for word in tagged if word[1] == "MD"])
    tense["present"] = len([word for word in tagged if word[1] in ["VBP", "VBZ","VBG"]])
    tense["past"] = len([word for word in tagged if word[1] in ["VBD", "VBN"]]) 
    return(tense)

这会返回过去/现在/将来动词用法的值，然后我通常将其取最大值作为句子的时态。准确性还算不错，但我想知道是否有更好的方法。

比如现在有没有写一个更专用于提取句子时态的包？ [注意 - 3 个堆栈溢出帖子中有 2 个是 4 年前的，所以现在情况可能已经改变]。或者，我应该在 nltk 中使用不同的解析器来提高准确性吗？如果没有，希望上面的代码可以帮助其他人!

Answer 1

您可以通过多种方式加强您的方法。您可以更多地考虑英语语法，并根据您观察到的内容添加更多规则；或者您可以插入统计方法，提取更多(相关)特征并将所有特征扔给分类器。 NLTK 为您提供了大量可供使用的分类器，并且在 NLTK 书中对它们进行了详细记录。

您可以两全其美:手写规则可以采用提供给分类器的特征形式，分类器将决定何时可以依赖它们。