python - 除非 POS 是显式的，否则 WordNetLemmatizer 不会返回正确的引理

python - 除非 POS 是显式的，否则 WordNetLemmatizer 不会返回正确的引理 - Python NLTK

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 12:58:08

我正在对 Ted 数据集抄本进行词形还原。我注意到一些奇怪的事情:并非所有单词都被词形还原。可以说，

selected -> select

这是对的。

但是，involved !-> involve 和 horsing !-> horse 除非我明确输入“v”(动词)属性。

在 python 终端上，我得到了正确的输出，但在我的 code 中却没有。 :

>>> from nltk.stem import WordNetLemmatizer
>>> from nltk.corpus import wordnet
>>> lem = WordNetLemmatizer()
>>> lem.lemmatize('involved','v')
u'involve'
>>> lem.lemmatize('horsing','v')
u'horse'

代码的相关部分是这样的:

for l in LDA_Row[0].split('+'):
    w=str(l.split('*')[1])
    word=lmtzr.lemmatize(w)
    wordv=lmtzr.lemmatize(w,'v')
    print wordv, word
    # if word is not wordv:
    #   print word, wordv

整个代码是here .

问题是什么？

最佳答案

词形还原器需要正确的 POS 标记才能准确，如果您使用 WordNetLemmatizer.lemmatize() 的默认设置，则默认标记为名词，请参阅 https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/stem/wordnet.py#L39

要解决此问题，请始终在词形还原之前对数据进行 POS 标记，例如

>>> from nltk.stem import WordNetLemmatizer
>>> from nltk import pos_tag, word_tokenize
>>> wnl = WordNetLemmatizer()
>>> sent = 'This is a foo bar sentence'
>>> pos_tag(word_tokenize(sent))
[('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('foo', 'NN'), ('bar', 'NN'), ('sentence', 'NN')]
>>> for word, tag in pos_tag(word_tokenize(sent)):
...     wntag = tag[0].lower()
...     wntag = wntag if wntag in ['a', 'r', 'n', 'v'] else None
...     if not wntag:
...             lemma = word
...     else:
...             lemma = wnl.lemmatize(word, wntag)
...     print lemma
... 
This
be
a
foo
bar
sentence

注意“是 -> 是”，即

>>> wnl.lemmatize('is')
'is'
>>> wnl.lemmatize('is', 'v')
u'be'

用你举的例子回答问题:

>>> sent = 'These sentences involves some horsing around'
>>> for word, tag in pos_tag(word_tokenize(sent)):
...     wntag = tag[0].lower()
...     wntag = wntag if wntag in ['a', 'r', 'n', 'v'] else None
...     lemma = wnl.lemmatize(word, wntag) if wntag else word
...     print lemma
... 
These
sentence
involve
some
horse
around

注意 WordNetLemmatizer 有一些怪癖:

NLTK 的默认词性标注器也正在进行一些重大更改以提高准确性:

对于 lemmatizer 的开箱即用/现成的解决方案，您可以查看 https://github.com/alvations/pywsd以及我如何使用一些 try-excepts 来捕获 WordNet 中没有的词，请参阅 https://github.com/alvations/pywsd/blob/master/pywsd/utils.py#L66

关于python - 除非 POS 是显式的，否则 WordNetLemmatizer 不会返回正确的引理 - Python NLTK，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32957895/