在Python中根据上下文查找句子中的名词

Question

如何根据上下文找到句子中的名词？我正在使用

nltk

库，如下所示：

text = 'I bought a vintage car.'
text = nltk.word_tokenize(text)
result = nltk.pos_tag(text)
result = [i for i in result if i[1] == 'NN']

#result = [('vintage', 'NN'), ('car', 'NN')]

此脚本的问题在于，它将

vintage

视为名词，这可能是正确的，但根据上下文，它是一个形容词。

我们怎样才能完成这个任务？

附录： 使用

textblob

，我们得到“老式汽车”作为名词：

!python -m textblob.download_corpora
from textblob import TextBlob
txt = "I bought a vintage car."
blob = TextBlob(txt)
print(blob.noun_phrases) #['vintage car']

Answer 1

使用 spacy 可能会解决你的任务。试试这个：

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")

def analyze(text):
    doc = nlp(text)
    for token in doc:
        print(token.text, token.pos_)

analyze("I bought a vintage car.")
print()
analyze("This old wine is a vintage.")

输出

I PRON
bought VERB
a DET
vintage ADJ
car NOUN
. PUNCT

This DET
old ADJ
wine NOUN
is AUX
a DET
vintage NOUN
. PUNCT