Как получить сущности с направлением в извлечении отношений? - PullRequest
Новая
       19

Как получить сущности с направлением в извлечении отношений?

0 голосов
/ 22 октября 2018

Я работаю с извлечением отношений в течение недели.Но мне нужно направление между двумя объектами, такими как Company_x, купленное Company_y.Таким образом, модель должна прогнозировать такие объекты, как Company_y-> купленный-> Company_X.Любые модели, которые вы, ребята, считаете полезными для этого?

1 Ответ

0 голосов
/ 23 октября 2018

Пассивный голос обычно является хорошим индикатором направления отношений.

Вы можете извлечь из контекста между двумя сущностями паттерн, который начинается с глагола, а затем обнаруживать присутствие илиотсутствие пассивного голоса.

Какой-то простой код для проверки концепции (на самом деле это может быть намного проще, если использовать RegexpParser из NLTK) 

from nltk import pos_tag
from nltk import word_tokenize
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer

lmtzr = WordNetLemmatizer()
aux_verbs = ['be']

def detect_passive_voice(pattern):
    passive_voice = False

    if len(pattern) >= 3:
        if pattern[0][1].startswith('V'):
            verb = lmtzr.lemmatize(pattern[0][0], 'v')
            if verb in aux_verbs:
                if (pattern[1][1] == 'VBN' or pattern[1][1] == 'VBD') and pattern[-1][0] == 'by':
                    passive_voice = True

            # past verb + by
            elif (pattern[-2][1] == 'VBN' or pattern[-2][1] == 'VBD') and pattern[-1][0] == 'by':
                passive_voice = True

        # past verb + by
        elif (pattern[-2][1] == 'VBN' or pattern[-2][1] == 'VBD') and pattern[-1][0] == 'by':
                passive_voice = True

    # past verb + by
    elif len(pattern) >= 2:
        if (pattern[-2][1] == 'VBN' or pattern[-2][1] == 'VBD') and pattern[-1][0] == 'by':
            passive_voice = True

return passive_voice

Запуск нескольких примеров: 

In [4]: tokens = word_tokenize("was bought by")
   ...: tags = pos_tag(tokens)
   ...: detect_passive_voice(tags)
Out[4]: True

In [5]: tokens = word_tokenize("mailed the letter")
   ...: tags = pos_tag(tokens)
   ...: detect_passive_voice(tags)
Out[5]: False

In [7]: tokens = word_tokenize("was mailed by")
   ...: tags = pos_tag(tokens)
   ...: detect_passive_voice(tags)
Out[7]: True

Вы можете добавить больше вспомогательных глаголов, а также учесть существование промежуточных наречий или прилагательных.

...