Nlp 使用NLTK的分块/文本解析

我试着解析一些文本并绘制图表，就像你在写一个句子一样。我是NLTK的新手，我正试图在NLTK中找到一些可以帮助我实现这一目标的东西。到目前为止，我已经看到了

nltk.ne_chunk

和

nltk.pos_标签

。我发现他们不是很有帮助，我无法找到任何好的在线文档

我也尝试过使用

Lancaster词干分析器

，但我不完全理解它的功能、应该如何使用，甚至不理解它存在的原因

有人能帮我解决这个问题吗？没有任何指示灯，我真的很茫然，也很沮丧

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提前感谢

您所描述的实际上是一项非常艰巨的任务，因为归根结底，您的程序是否成功完全是主观的衡量标准。在这种情况下，通常意味着构建一个解决问题的程序是困难的。在大学里，有人因为解决这些问题而获得报酬

如果您想尝试一下，我建议您尝试使用某种自动词法分析工具，而不是尝试手动解析和注释，然后利用您的解析树。解析树通常表示句法分析，即句子的结构。另一方面，你关心的是语义分析，即它的意思——或者至少是两个句子是相似的还是不同的（这实际上比某个东西的意思要简单一点）

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您可以查看一些现成的自动摘要工具。这些方法试图根据句子对文本的重要性对句子进行评分，并筛选出重要性低于指定阈值的句子。这并不是说这对你有多大帮助，因为你仍然有需要合并摘要的问题

你到底想完成什么？你真的需要语义分析，还是简单的词法分析？你想要生成的digram是什么？最终，我希望能够创建一个代表文本中数据的“树”。一旦我完成了这项工作，我就可以对另一篇课文（关于同一主题——比如一堂课）做同样的工作，比较两者的相似之处/不同之处，并将差异纳入其中。这最终会产生一棵“树”，它能最准确地表达你的想法。现在，我正在尝试获取一个句子的句法结构，以便以后可以进行语义分析。请告诉我我是否走错了方向，因为我仍然是一名学生，不是一名专家，我希望得到这样的反馈。在这两种情况下，您会推荐任何特定的nltk工具/模块来帮助完成这项任务吗？如果我尝试完成这项任务，我不确定我是否会费心解析。我认为你最好使用一种统计方法，这种方法通常使用一堆单词的方法（或类似的方法）。这就是它听起来的样子，只是把每个句子当作一堆单词，而不必担心单词的位置。一些可能帮助您的技术是基于集群的方法，可能还有TF-IDF。也许读一下这些，看看你是否认为它们对你有帮助。NLTK有这两个模块。谢谢你。但是，您是否可以向我指出任何特定的nltk模块？也许你用过的东西，你认为可能适合我的问题？