NLP-从指令列表中提取动作动词、名词

我正在寻找一些如何实现我的想法的方向。 我会有一份包含配料名称、设备清单和烹饪方法的食谱。我想做的是将烹饪方法简化为动作动词、配料名称和设备名称

• 例如：
• 配料：鸡蛋、胡椒、盐
• 设备：水壶
• 方法：1。把鸡蛋打进罐子里。
• 加入胡椒粉和盐

输出将存储在列表中。 产出：1。炸裂、鸡蛋、罐子 2.加入胡椒粉、胡椒粉、罐子

---

3.Add、salt、jug

使用NLP，您可以将整个文本标记为词性。在标记整个文本后，您知道

成分

和

设备

总是名词，“动作动词”是动词。现在你可以把你的问题分成三部分

你如何区分设备和配料

检测哪些动词是“动作动词”并且与您的问题域相关，例如“添加、混合、剪切…”

创造句型。[动作动词][成分][设备]

在1中，您可以使用所有名词，并使用

词频创建“设备和配料包单词”。这种技术背后的基本原理是，这些词更可能被频繁使用，因为它们是问题域的一部分。然后，为了区分彼此，可以使用数据挖掘，例如亲和性分析

在2中，您可以解析一组食谱，提取所有动词，并获取最常用的动词。创建一个“动词袋”，并使用词干将它们放在不定式或基本形式中。例如，“切割”和“切割”应与“切割”相同。有了这个种子（你的动词包），你可以在你的食谱中使用regex after来扫描这些动词

在3中，你需要找到一个句型。也许你会发现不止一个

这是一个很好的起点，应该会给你一些想法。将NLP与数据挖掘/机器学习结合起来，可以更深入地了解您的数据