現在のCoreNLPParser.tag()
では、StanfordCoreNLPによる「再トークン化」は予想外です。
>>> from nltk.parse.corenlp import CoreNLPParser
>>> ner_tagger = CoreNLPParser(url='http://localhost:9000', tagtype='ner')
>>> sent = ['my', 'phone', 'number', 'is', '1111', '1111', '1111']
>>> ner_tagger.tag(sent)
[('my', 'O'),
('phone', 'O'),
('number', 'O'),
('is', 'O'),
('1111\xa01111\xa01111', 'NUMBER')]
予想される動作は次のとおりです。
>>> from nltk.parse.corenlp import CoreNLPParser
>>> ner_tagger = CoreNLPParser(url='http://localhost:9000', tagtype='ner')
>>> sent = ['my', 'phone', 'number', 'is', '1111', '1111', '1111']
>>> ner_tagger.tag(sent)
[('my', 'O'), ('phone', 'O'), ('number', 'O'), ('is', 'O'), ('1111', 'DATE'), ('1111', 'DATE'), ('1111', 'DATE')]
提案されている解決策は、 .tag()
と.tag_sents()
properties
引数のオーバーロードを許可することです。つまり、 https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/parse/ corenlp.py#L348で、デフォルトではproperties = {'tokenize.whitespace':'true'}
使用します。これは、トークンをtag_sents()
スペースで連結しているためです。
def tag_sents(self, sentences, properties=None):
"""
Tag multiple sentences.
Takes multiple sentences as a list where each sentence is a list of
tokens.
:param sentences: Input sentences to tag
:type sentences: list(list(str))
:rtype: list(list(tuple(str, str))
"""
# Converting list(list(str)) -> list(str)
sentences = (' '.join(words) for words in sentences)
if properties == None:
properties = {'tokenize.whitespace':'true'}
return [sentences[0] for sentences in self.raw_tag_sents(sentences, properties)]
def tag(self, sentence, properties=None):
"""
Tag a list of tokens.
:rtype: list(tuple(str, str))
>>> parser = CoreNLPParser(url='http://localhost:9000', tagtype='ner')
>>> tokens = 'Rami Eid is studying at Stony Brook University in NY'.split()
>>> parser.tag(tokens)
[('Rami', 'PERSON'), ('Eid', 'PERSON'), ('is', 'O'), ('studying', 'O'), ('at', 'O'), ('Stony', 'ORGANIZATION'),
('Brook', 'ORGANIZATION'), ('University', 'ORGANIZATION'), ('in', 'O'), ('NY', 'O')]
>>> parser = CoreNLPParser(url='http://localhost:9000', tagtype='pos')
>>> tokens = "What is the airspeed of an unladen swallow ?".split()
>>> parser.tag(tokens)
[('What', 'WP'), ('is', 'VBZ'), ('the', 'DT'),
('airspeed', 'NN'), ('of', 'IN'), ('an', 'DT'),
('unladen', 'JJ'), ('swallow', 'VB'), ('?', '.')]
"""
return self.tag_sents([sentence], properties)[0]
def raw_tag_sents(self, sentences, properties=None):
"""
Tag multiple sentences.
Takes multiple sentences as a list where each sentence is a string.
:param sentences: Input sentences to tag
:type sentences: list(str)
:rtype: list(list(list(tuple(str, str)))
"""
default_properties = {'ssplit.isOneSentence': 'true',
'annotators': 'tokenize,ssplit,' }
default_properties.update(properties or {})
# Supports only 'pos' or 'ner' tags.
assert self.tagtype in ['pos', 'ner']
default_properties['annotators'] += self.tagtype
for sentence in sentences:
tagged_data = self.api_call(sentence, properties=default_properties)
yield [[(token['word'], token[self.tagtype]) for token in tagged_sentence['tokens']]
for tagged_sentence in tagged_data['sentences']]
これにより、ユーザーが入力した文字列トークンのリストが適用されます。
.tag()
がraw_tag_sents
前にプロパティをオーバーロードできるようにすると、ユーザーは#1876のようなケースを簡単に処理できるようになります。
いいね。
ちょっとしたコメント。 それはする必要がありますif properties is None
、ないif properties == None
。 assert self.tagtype in ['pos', 'ner']
はassert self.tagtype in ['pos', 'ner'], "CoreNLP tagger supports only 'pos' or 'ner' tags."
必要があります。
文字列を結合して分割するというアイデアはあまり好きではありません。単純な文字列ではなく、単語のリストを文としてCoreNLPに渡す方法があるかもしれません。
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ちょっとしたコメント。 それはする必要があります
if properties is None
、ないif properties == None
。assert self.tagtype in ['pos', 'ner']
はassert self.tagtype in ['pos', 'ner'], "CoreNLP tagger supports only 'pos' or 'ner' tags."
必要があります。文字列を結合して分割するというアイデアはあまり好きではありません。単純な文字列ではなく、単語のリストを文としてCoreNLPに渡す方法があるかもしれません。