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(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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Python主要用來做什么

Python主要應(yīng)用于：1、Web開發(fā)；2、數(shù)據(jù)科學(xué)研究；3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲；4、嵌入式應(yīng)用開發(fā)；5、游戲開發(fā)；6、桌面應(yīng)用開發(fā)。

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(jìn)一步分成單詞。其次，給每一個句子做詞性標(biāo)記。以nltk中的默認(rèn)工具為例，將句子分段器、分詞器、詞性標(biāo)記器連接。

def ie_preprocess(document):
    # nltk 默認(rèn)的句子分段器
    sentences = nltk.sent_tokenize(document)
    # nltk默認(rèn)分詞器
    sentences = [nltk.word_tokenize(sent) for sent in sentences]
    # nltk默認(rèn)詞性標(biāo)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(chǔ)技術(shù)，對多個詞的順序進(jìn)行劃分和標(biāo)記。

如Noun Phrase Chunking（名詞短語詞塊劃分）

使用正則表達(dá)式來定義一個語法，來進(jìn)行名詞短語詞塊的劃分

3、開發(fā)和評估詞塊劃分器

分區(qū)器可以用evaluate()方法評價分區(qū)器的性能好壞。

以下是使用一元標(biāo)記來建立單詞塊分割器的學(xué)習(xí)。但是，不是確定每個單詞的正確單詞性標(biāo)記，而是根據(jù)每個單詞的單詞性標(biāo)記，確定正確的單詞塊標(biāo)記。

# 使用一元標(biāo)注器建立一個詞塊劃分器。根據(jù)每個詞的詞性標(biāo)記，嘗試確定正確的詞塊標(biāo)記。
class UnigramChunker(nltk.ChunkParserI):
    # constructor
    def __init__(self, train_sents):
        # 將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合訓(xùn)練標(biāo)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(xùn)練一元分塊器
        # self.tagger = nltk.UnigramTagger(train_data)
        # 訓(xùn)練二元分塊器
        self.tagger = nltk.BigramTagger(train_data)
 
    # sentence為一個已標(biāo)注的句子
    def parse(self, sentence):
        # 提取詞性標(biāo)記
        pos_tags = [pos for (word, pos) in sentence]
        # 使用標(biāo)注器為詞性標(biāo)記 標(biāo)注IOB詞塊
        tagged_pos_tags = self.tagger.tag(pos_tags)
        # 提取詞塊標(biāo)記
        chunktags = [chunktag for (pos, chunktag) in tagged_pos_tags]
        # 將詞塊標(biāo)記與原句組合
        conlltags = [(word, pos, chunktag) for ((word, pos), chunktag)
                     in zip(sentence, chunktags)]
        # 轉(zhuǎn)換成詞塊樹
        return nltk.chunk.conlltags2tree(conlltags)

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