1、信息提取

先用句子分段器将文档的原始文本分成句子，再用记号赋值器将每个句子进一步分成单词。其次，给每一个句子做词性标记。以nltk中的默认工具为例，将句子分段器、分词器、词性标记器连接。

def ie_preprocess(document):
    # nltk 默认的句子分段器
    sentences = nltk.sent_tokenize(document)
    # nltk默认分词器
    sentences = [nltk.word_tokenize(sent) for sent in sentences]
    # nltk默认词性标记
    sentences = [nltk.pos_tag(sent) for sent in sentences]

2、词块划分

词块划分是实体识别的基础技术，对多个词的顺序进行划分和标记。

如Noun Phrase Chunking（名词短语词块划分）

使用正则表达式来定义一个语法，来进行名词短语词块的划分

3、开发和评估词块划分器

分区器可以用evaluate()方法评价分区器的性能好坏。

以下是使用一元标记来建立单词块分割器的学习。但是，不是确定每个单词的正确单词性标记，而是根据每个单词的单词性标记，确定正确的单词块标记。

# 使用一元标注器建立一个词块划分器。根据每个词的词性标记，尝试确定正确的词块标记。
class UnigramChunker(nltk.ChunkParserI):
    # constructor
    def __init__(self, train_sents):
        # 将训练数据转换成适合训练标注器的形式。tree2conlltags()方法将每个词块树映射到一个三元组（word，tag，chunk）的列表
        train_data = [[(t, c) for w, t, c in nltk.chunk.tree2conlltags(sent)]
                      for sent in train_sents]
        # 训练一元分块器
        # self.tagger = nltk.UnigramTagger(train_data)
        # 训练二元分块器
        self.tagger = nltk.BigramTagger(train_data)
 
    # sentence为一个已标注的句子
    def parse(self, sentence):
        # 提取词性标记
        pos_tags = [pos for (word, pos) in sentence]
        # 使用标注器为词性标记 标注IOB词块
        tagged_pos_tags = self.tagger.tag(pos_tags)
        # 提取词块标记
        chunktags = [chunktag for (pos, chunktag) in tagged_pos_tags]
        # 将词块标记与原句组合
        conlltags = [(word, pos, chunktag) for ((word, pos), chunktag)
                     in zip(sentence, chunktags)]
        # 转换成词块树
        return nltk.chunk.conlltags2tree(conlltags)

以上就是python提取文本信息的方法，希望能对大家有所帮助，更多知识尽在python教程网。