用NLTK \ NLP使用块标记(非NER)在句子中创建关系

Question

我正在尝试创建自定义块标记并从它们中提取关系。下面是带我到级联块树的代码。

grammar = r"""
  NPH: {<DT|JJ|NN.*>+}          # Chunk sequences of DT, JJ, NN
  PPH: {<IN><NP>}               # Chunk prepositions followed by NP
  VPH: {<VB.*><NP|PP|CLAUSE>+$} # Chunk verbs and their arguments
  CLAUSE: {<NP><VP>}           # Chunk NP, VP
  """
cp = nltk.RegexpParser(grammar)
sentence = [("Mary", "NN"), ("saw", "VBD"), ("the", "DT"), ("cat", "NN"),
    ("sit", "VB"), ("on", "IN"), ("the", "DT"), ("mat", "NN")]


chunked = cp.parse(sentence)

输出-

(S (NPH Mary/NN) saw/VBD (NPH /DT cat/NN) sit/VB on/IN (NPH the/DT mat/NN))

现在，我正在尝试使用nltk.sem.extract_rels函数提取NPH标记值与文本之间的关系，但它似乎只适用于使用ne_chunk函数生成的命名实体。

IN = re.compile(r'.*\bon\b')
for rel in nltk.sem.extract_rels('NPH', 'NPH', chunked,corpus='ieer',pattern = IN):
        print(nltk.sem.rtuple(rel))

这会产生以下错误-

ValueError:主题类型的值未被识别: NPH

是否有一种简单的方法只使用块标记来创建关系，因为我真的不想重新训练NER模型来检测我的块标记作为各自的命名实体

谢谢!

Answer 1

1. extract_rels (文档)检查参数subjclass和objclass是否为已知的NE标记，因此出现了NPH错误。
2. 简单、特别的方法是重写自定义的extract_rels函数(下面的示例)。 导入nltk re语法=r“”NPH：{+} # DT，JJ，NPH：{} #块介词和NP VPH：{+$} #块动词及其参数从句：{}块NP，VP“cp =nltk.RegexpParser(语法)句子= ("Mary"，" NN ")，(”看见“，"VBD")，("the”)，“DT”、("cat“、"NN")、("sit”、"VB")、“on”、“IN”、("the“、"DT")、("mat”、"NN") =cp.parse(句子)IN=re.compile(r.*\bon\b‘) def extract_rels(子类、objclass、chunked、模式)：#填充，因为这个函数检查正确的上下文对=nltk.sem.relextract.tree2semi_rel(块)+[] reldicts =nltk.sem.relextract.semi_rel2reldict(对) relfilter = lambda：(x' subjclass‘== subjclass和pattern.match(x’pattern.match‘)和x'objclass’== objclass)返回列表(筛选器，(extract_rels中e的reldicts)( 'NPH'，‘NPH’，分块，pattern=IN)：打印(nltk.sem.rtuple(E)) 输出： NPH：“/DT cat/NN”sit/VB on/IN NPH：'the/DT mat/NN‘