在Java中存储提取的POS标记文本所需的数据结构

朋友们，我正在使用AANV（形容词-副词-名词-动词）方法进行情绪分析，这是我最后一年的项目。在这个项目中，我已经完成了词性标注，我正在使用斯坦福词性标注器，因为它给了我适当的结果。 例如，假设以下句子的输出如下：

输入句子：

这架照相机运转良好

照相机很好

照相机捕捉照片的速度太慢了

词性标注输出句子：

/DT摄像机/NN已/VBZ工作/VBN良好/RB./

摄像头/NN是/VBZ非常/RB良好/JJ./

摄像头/NN捕捉/VBZ照片/NN so/RB慢速/RB./

如上所述，输出带有词性标记的句子，其中我将要求只提取形容词、副词、名词、动词及其词性类别。 为了获得AANV，我使用正则表达式并写下以下代码：

private void btnShowTagActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {                                           
    Pattern NounPat=Pattern.compile("[A-Za-z]+/NN");
    Pattern AdvPat=Pattern.compile("[A-Za-z]+/RB");
    Pattern AdjPat=Pattern.compile("[A-Za-z]+/JJ");
    Pattern VerbPat=Pattern.compile("[A-Za-z]+/VB.");
    String StrToken;
    Matcher mat;
    StringTokenizer PosToken;
    String TempStr;  
    int j;
    for(int line=0;line<SAPosTagging.tagedReview.length;line++)
    {
       try{

       PosToken=new StringTokenizer(SAPosTagging.tagedReview[line]);
       while(PosToken.hasMoreTokens())
       {
           StrToken=PosToken.nextToken();
           mat=NounPat.matcher(StrToken);
           if(mat.matches())
           {
               TempStr=StrToken;
               txtareaExTagText.append("Noun=>"+StrToken);   //textarea to be appended
               j=TempStr.indexOf("/");
               TempStr=TempStr.substring(0,j);
               System.out.print("\tNoun=>"+TempStr);
           }
           mat=VerbPat.matcher(StrToken);
           if(mat.matches())
           {

               txtareaExTagText.append("\tVerb=>"+StrToken);
               TempStr=StrToken;
               j=TempStr.indexOf("/");
               TempStr=TempStr.substring(0,j);
               System.out.print("\tVerb=>"+TempStr);

           }
           mat=AdvPat.matcher(StrToken);
           if(mat.matches())
           {

               txtareaExTagText.append("\tAdverb=>"+StrToken);
               TempStr=StrToken;
               j=TempStr.indexOf("/");
               TempStr=TempStr.substring(0,j);
               System.out.print("\tAdVerb=>"+TempStr);

           }
           mat=AdjPat.matcher(StrToken);
           if(mat.matches())
           {

              txtareaExTagText.append("\tAdjective=>"+StrToken);
               TempStr=StrToken;
               j=TempStr.indexOf("/");
               TempStr=TempStr.substring(0,j);
               System.out.print("\tAdjective=>"+TempStr);

           }  
       }
       System.out.println();
       txtareaExTagText.append("\n\n");
      }catch(Exception e){}
    }
}                     

private void btnShowTagActionPerformed（java.awt.event.ActionEvent evt）{
Pattern NounPat=Pattern.compile（“[A-Za-z]+/NN”）；
Pattern AdvPat=Pattern.compile（“[A-Za-z]+/RB”）；
Pattern AdjPat=Pattern.compile（“[A-Za-z]+/JJ”）；
Pattern VerbPat=Pattern.compile（“[A-Za-z]+/VB”）；
弦斯特肯；
火柴垫；
StringTokenizer PosToken；
字符串TempStr；
int j；
for（int line=0；linecamera/NN动词=>is/VBZ动词=>worked/VBN副词=>well/RB

名词=>Camera/NN动词=>is/VBZ副词=>very/RB形容词=>good/JJ

名词=>Camera/NN动词=>captures/VBZNoun=>photo/NN副词=>so/RB副词=>slow/RB**

现在我想把这对组合成（posword，poscategory）例如（camera，n），这样这对组合将被传递给sentiwordnet，以便从sentiwordnet检索分数。请给我存储这对组合结构的代码，而不分解句子链接或结构，以便我将其传递给sentiwordnet。
在结对时，应保持句子结构。一个句子可能包含多个动词、名词、副词或形容词。
我建议您忘记“数据结构”，并考虑OO类对其进行建模。想想一个句子类，你想存储一个句子的什么内容，以及如何存储句子。

如果你坚持使用“通用”数据结构，你可以使用一个列表，其中每个元素代表一个带有Guava多重映射类型的句子

键应该是名词/动词/Etc，值应该是单词。它允许每个键有几个值。
参考资料

番石榴示例（未测试）：

List-sentenceList=new-ArrayList（）；
用于（字符串行：行）{
Multimap aux=ArrayListMultimap.create（）；
PosToken=新的StringTokenizer（sapostaging.tagedReview[line]）；
while（PosToken.hasMoreTokens（））{
//待办事项。。。
strToken=PosToken.nextToken（）；
//TODO，假设它是一个名词
副词put（“名词”，strToken）；
//待办事项等。
}
句子列表。添加（辅助）；
}

OO示例（未测试）：

公共类语句{
私有列表名词=新的ArrayList；
私有列表谓词=新的ArrayList；
//待办事项副词等。
公共列表getNons（）{返回名词；}；
//要做的其他事情，等等。
}
List sentenceList=新的ArrayList（）；
用于（字符串行：行）{
句子aux=新句子（）；
PosToken=新的StringTokenizer（sapostaging.tagedReview[line]）；
while（PosToken.hasMoreTokens（））{
//待办事项。。。
strToken=PosToken.nextToken（）；
//TODO，假设它是一个名词
aux.getnomes（）.add（strToken）；
//待办事项等。
}
句子列表。添加（辅助）；
}
谢谢！！我正在上句子课，但我不能。你能告诉我句子课的结构吗？？？@ShamBhand，给你。
List<Multimap<String, String>> sentenceList = new ArrayList<>();
for (String line: lines) {
   Multimap<String, String> aux = ArrayListMultimap.create();
   PosToken=new StringTokenizer(SAPosTagging.tagedReview[line]);
   while(PosToken.hasMoreTokens()) {
       // TODO ...
       strToken=PosToken.nextToken();
       // TODO, lets assume it is a noun
       aux.put("noun", strToken);
       // TODO, etc.
   }
  sentenceList.add(aux);
}

public class Sentence {
    private List<String> nouns = new ArrayList<>;
    private List<String> verbs = new ArrayList<>;
    // TODO Adverbs, etc.
    public List<String> getNons() { return nouns; };
    // TODO Other getters, etc.
}

List<Sentence> sentenceList = new ArrayList<>();
for (String line: lines) {
   Sentence aux = new Sentence();
   PosToken=new StringTokenizer(SAPosTagging.tagedReview[line]);
   while(PosToken.hasMoreTokens()) {
       // TODO ...
       strToken=PosToken.nextToken();
       // TODO, lets assume it is a noun
       aux.getNouns().add(strToken);
       // TODO, etc.
   }
  sentenceList.add(aux);
}