Python 从句子NLP中提取意义的方法

我想知道的是，从文本中提取意义的最佳方法是什么。我读了一本，它确实给了我一些关于NLP基础知识的好信息

我是nlp的新手，所以我很难决定我的方向。在阅读了NLTK文本之后，以下是我所想的解决问题的方法：

下面是我的理想目标和例句：

输入：

2018年8月29日至2018年9月12日（每周三）和2018年9月10日（周一）进行X

以粗体输出词性标记（至少是我看到的）：

2018年8月29日（日期）至2018年9月12日（日期）（每（一次）星期三（一天）和2018年9月10日（日期）星期一（一天）

接下来，我将循环浏览词性标记并扔掉文本。我希望在对文本进行适当的分块后，我需要进行一些额外的处理，以确定用户到底想要什么。以下是我认为在成功地从句子中提取意义后的输出：

2018年8月29日-2018年9月12日，星期三

2018年9月10日，星期一

我意识到通过正则表达式可以很容易地找到月份的天数、日期等

但是我的问题是NLTK方法NLTK.pos_-tag方法对我不起作用（对于那些不熟悉的人来说，该方法是词性标记的一部分，用于标记名词、动词等词）。我很可能必须自定义自己的pos_-tag方法

这是我的问题。首先标记每个标记化的单词，然后从标记中分块句子是否被认为是提取意义的最佳实践

我猜我需要某种人工智能分类来学习组块部分，以便将来我可以从多个句子中提取意义

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我的方法正常吗？我疯了吗？：）

虽然你没有疯（可能：），但这是一个非常普遍的问题，管理员很快会（可能）将其标记为不适合这样做，因为它太广泛了。”提取一句话的意思“基本上，在NLP工作的每个人都在做几十年的事情。大多数（商业上/实际上）可行的方法之所以存在，只是因为它们的应用领域相对有限。设想一个用于酒店预订的聊天机器人（具有清晰定义的到达/出发日期、位置等），一个允许语音输入的汽车导航系统（“我想去X，避开高速公路”），等等

由于您的示例输出的目标是日期和时间，这实际上不是pos标记器的目的，因此一些时态分析模块可能更适合您的用例。我想到的只有一个工具包，它使用TimeML方案（这也是您可能想要了解的）来指示具体的时间点，以及时间间隔，并尝试将其标准化为机器可读的时间点

在NLP模块方面，您还需要什么，这在很大程度上取决于您的输入。如果它相对严格（不同的表达方式数量很少），那么手工制作一个简单的语法可能是你最好的选择。然而，事情很容易变得更加复杂Do X on Mondays从dd-mm-yyyy到dd-mm-yyyy”在自然语言中同样可以用“Do X on Mondays，从dd-mm-yyyy开始，到dd-mm-yyyy结束”来表示。它确实有助于了解用户将使用哪种语言。一个开箱即用的软件包或工具包（对于英语，更不用说其他6000种左右官方认可的语言之一（无论哪个机构决定）：）尚未被发现/开发

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除了NLTK（我发现NLTK对于教育目的非常有价值，ins的使用相对灵活，但现在也有点过时），您可以查看。从某种程度上说，它的目的是做同样的事情，但使用更现代的方法和数据集。

我想你要找的不是词性标注，因为词性标注的意思是决定一个词是否是名词、动词等。你的问题是一个更复杂的问题，表示命名实体识别，允许您了解单词或单词列表是否是地名、人名、酒店名等

有许多资源、教程库（甚至在nltk和Spacy中）可以解释这个问题

希望我能帮助你更好地定位

祝你好运；）