Python 根据词类分类的单词生成有意义的句子

我正在从事自然语言生成项目。 我从段落中创造了一大堆单词，如名词、动词、形容词等 我试图生成主语+动词+宾语的句型。
示例：

• 名词：伊丽莎白，狗，埃菲尔铁塔，自行车
• 动词：唱歌、吠叫、发光
• 目前的输出：伊丽莎白发光，埃菲尔铁塔吠叫，自行车唱歌…等
• 预期配对：伊丽莎白唱歌，狗吠，埃菲尔铁塔发光，自行车发光

主语和动词之间必须有一种关系，这种关系将产生一个有意义的句子。有没有办法在名词和可能的动词之间建立关系，从而生成主语+动词模式

还有，如果我们有动词，那么使用输入语料库找到可能的对象来生成新的有意义的句子？
示例：

• 动词：骑马，读书
• 物品：马、自行车、书、小说
• 预期配对：骑马、骑自行车、读书、读小说

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让我们这样想。有些行为，比如吠叫和唱歌，只有有生命的生物才能完成，比如自行车， 没有生命的物体，不能唱歌。此外，吠叫是由动物完成的，也就是说，人类不可能是进行吠叫行为的人。 因此，让我们为每个成分定义某些特征。例如：

eli = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'Elizabeth', 'FEAT':'human'}
dog = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'dog', 'FEAT':'animal'}
eiffel = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'Eiffel Tower', 'FEAT':'inanimate'}
bike = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'Bike', 'FEAT':'inanimate'}

nouns = [eli, dog, eiffel, bike]

sings = {'CAT': 'V', 'ORTH': 'sings', 'FEAT':'human'}
barks = {'CAT': 'V', 'ORTH': 'barks', 'FEAT':'animal'}
shines = {'CAT': 'V', 'ORTH': 'shines', 'FEAT':'inanimate'}

verbs = [sings, barks, shines]

# Our sentence pattern is: noun + verb + noun

for n in nouns:
    for v in verbs:
        if n['FEAT'] == v['FEAT']:
            print('{} {}'.format(n['ORTH'], v['ORTH']))

运行此操作时，您会得到：

>>> 
Elizabeth sings
dog barks
Eiffel Tower shines
Bike shines
>>>

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动词与适当的宾语搭配也是如此。您只需为您的配对指定适当的特征即可
参见Nate Chambers名下的作品集。他做你想做的事
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