C# 用SharpNLP识别英语句子中的时态

在我的作业中，我用SharpNLP来定义词性，如名词、形容词、动词等。然后，我想根据时态的种类对句子进行分类，首先在本例中，以过去时态为例

让我看看我的代码

        listSentence = ParseInput(allInput);

        foreach (string word in listSentence[0].Split(separator))
            if (word.Trim() != "")
                listWord.Add(word);  

        string[] lWord = listWord.ToArray();
        string[] lPOS = this.NLP.PosTagTokens(lWord);

allInput=“我昨天很忙。”

简单来说，在列表中，句子[0]包含“我昨天很忙”。
然后在字符串[]lWord中拆分为“我”、“曾经”、“忙碌”、“昨天”
然后我使用了SharpNLP，它运行良好，因此字符串[]lpo包含{“NN”、“VBD”、“JJ”、“NN”}
这应该被认为是正确的
基于这一结果，我很困惑如何识别过去时态-对还是错。

说明：

NN：名词，单数或质量
动词，过去式
VBP：动词，非第三人称单数present
动词，第三人称单数现在
动词、动名词或现在分词
动词，过去分词
JJ：形容词
人称代词

如果allInput=“我昨天很忙”
字符串[]lPOS={“PRP”、“VBP”、“JJ”、“NN”}
这应该被认为是错误的

如果allInput=“他们昨天很忙”
字符串[]lPOS={“PRP”、“VBP”、“JJ”、“NN”}
这应该被认为是错误的

如果allInput=“我明天很忙”
字符串[]lPOS={“PRP”、“VBD”、“JJ”、“NN”}
这应该被认为是错误的

先生，请帮帮我。根据以上所有输出，给我一些想法和规则来识别过去式。

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让我从你的例子中学习。非常感谢大家。：）

目标中有一个基本矛盾。 解析器在语法（结构）级别进行操作。但您也希望根据语义（含义）进行分类。

我明天很忙

根据语法分析器是过去式，因为从语法上讲，过去式中有一个动词。但是，最后一个词的语义使它成为一个语义错误的句子

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在我看来，就你的目标而言，

我昨天很忙

是现在时态，

我明天很忙

是过去时态。

第三种情况如何错误？根据什么你将一个句子归类为过去或现在。先生@Sonic。。我将根据动词和时间副词把一个句子分为过去句和现在句。。有什么建议吗，索尼克先生？我明天很忙。既然was是VBD，它是过去时，它不应该返回TRUE吗？“was”表示过去时，但副词“明天”表示将来。那个是动词“是”和副词“明天”之间的反义词，应该被判为假。。我认为，副词可以用来定义假或真我帮不了你，因为“明天”虽然在这个例子中是副词-3被认为是NN，它代表名词。其他方面，你可以创建一个类型的地图，比如VBD到他们的时态过去的未来等，并通过它进行迭代。