怎么在python中提取文本信息

怎么在python中提取文本信息？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

Python主要用來做什么

Python主要應用于：1、Web開發；2、數據科學研究；3、網絡爬蟲；4、嵌入式應用開發；5、游戲開發；6、桌面應用開發。

1、信息提取

先用句子分段器將文檔的原始文本分成句子，再用記號賦值器將每個句子進一步分成單詞。其次，給每一個句子做詞性標記。以nltk中的默認工具為例，將句子分段器、分詞器、詞性標記器連接。

def ie_preprocess(document):
    # nltk 默認的句子分段器
    sentences = nltk.sent_tokenize(document)
    # nltk默認分詞器
    sentences = [nltk.word_tokenize(sent) for sent in sentences]
    # nltk默認詞性標記
    sentences = [nltk.pos_tag(sent) for sent in sentences]

2、詞塊劃分

詞塊劃分是實體識別的基礎技術，對多個詞的順序進行劃分和標記。

如Noun Phrase Chunking（名詞短語詞塊劃分）

使用正則表達式來定義一個語法，來進行名詞短語詞塊的劃分

3、開發和評估詞塊劃分器

分區器可以用evaluate()方法評價分區器的性能好壞。

以下是使用一元標記來建立單詞塊分割器的學習。但是，不是確定每個單詞的正確單詞性標記，而是根據每個單詞的單詞性標記，確定正確的單詞塊標記。

# 使用一元標注器建立一個詞塊劃分器。根據每個詞的詞性標記，嘗試確定正確的詞塊標記。
class UnigramChunker(nltk.ChunkParserI):
    # constructor
    def __init__(self, train_sents):
        # 將訓練數據轉換成適合訓練標注器的形式。tree2conlltags()方法將每個詞塊樹映射到一個三元組（word，tag，chunk）的列表
        train_data = [[(t, c) for w, t, c in nltk.chunk.tree2conlltags(sent)]
                      for sent in train_sents]
        # 訓練一元分塊器
        # self.tagger = nltk.UnigramTagger(train_data)
        # 訓練二元分塊器
        self.tagger = nltk.BigramTagger(train_data)
 
    # sentence為一個已標注的句子
    def parse(self, sentence):
        # 提取詞性標記
        pos_tags = [pos for (word, pos) in sentence]
        # 使用標注器為詞性標記 標注IOB詞塊
        tagged_pos_tags = self.tagger.tag(pos_tags)
        # 提取詞塊標記
        chunktags = [chunktag for (pos, chunktag) in tagged_pos_tags]
        # 將詞塊標記與原句組合
        conlltags = [(word, pos, chunktag) for ((word, pos), chunktag)
                     in zip(sentence, chunktags)]
        # 轉換成詞塊樹
        return nltk.chunk.conlltags2tree(conlltags)

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