spacy中基于POS和NER的实体提取

Question

我需要使用NER和POS标记从句子中提取实体。例如

鉴于以下句子：

docx = nlp("The two blue cars belong to the tall Lorry Jim.")

实体所在的位置（两辆蓝色轿车，高卡车吉姆）。对斯帕西·内尔的判决进行调查，

for ent in docx.ents:
    print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)

它返回：

two 4 7 CARDINAL
Lorry Jim 37 46 PERSON

我的目标是将形容词/数字加在NER标识的实体前面，在上面的例子中，toll是ADJ，应该加在Lorry Jim实体后面。应该使用POS tagger中的NUM ADJ NOUN提取两辆蓝色汽车。

Answer 1

首先，我必须说你想要和写的任务不是你在标题中所说的。我认为实体有一个标准的定义，例如，ADJ不是实体的一部分。

我认为要解决你的问题，你必须使用依赖解析并分析句子的依赖树。它可以帮助你找到每个单词的引用。

以另一种方式，您可以为您的问题定义一个分块任务，并为您的意思构建一个数据集，并尝试为该类型的分块训练html" target="_blank">模型。

我认为，如果你想使用函数，你需要把你的问题弄清楚，也要简单，这样你就可以选择一种实用的方法来解决你的问题。我认为如果你接受了一些错误，你可以为任何名词和形容词部分定义简单的规则，这样如果你把POS和NER放在一起，你就可以解决它。这还取决于你想用哪种语言工作。比如你的例子：

蓝色汽车

在英语中，形容词通常放在名词之前，这被称为修饰语或定语位置。但是你必须关心这样的句子：

他所有的车都是蓝色的。

对于功能作品，您还可以像这样寻找共同引用分辨率：

我看到他开的车，全是蓝色的。