В качестве очень основного метода вы можете использовать слова в слове и искать их в предложении.В приведенном ниже примере я ищу слово eating
в предложении, но поскольку я ставлю слова перед соответствием, оно будет соответствовать таким словам, как eat
, eats
и т. Д.
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
stemmer = SnowballStemmer("english")
key_word = stemmer.stem("eating")
for word in "He eats bread . I eat cake . Are you eating ?".split():
if stemmer.stem(word) == key_word:
print(word)
Вы упомянули время, но этот упрощенный подход не подойдет для таких слов, как ate
, поскольку eat
и ate
не имеют общей основы.