检测散文中对话部分的开始和结束
我已经浏览了很多开源NLP工具（主要是OpenNLP），但我没有看到任何能够自动检测对话开始和结束的任务。
句子检测工具找到完整句子的边界。标记器准确标记标点符号，但仍然无法检测开始和结束。我读过许多假设对话检测的学术文章（例如）。但我没有看到任何工具将其自动化为通用对话检测。
例如，这样的文本：
"I am happy," she said.
应该将“我很开心”定义为对话框。像这样的文本：
"This is a really long piece of dialog spoken by a character.
"That spans across multiple paragraphs."
应该将整个内容标识为dialog（即使第一段末尾缺少结束引号）。还有一些更奇怪的方式来指定对话框。比如用破折号：
They were walking when Joe spoke up.
--I really like walking.
此外，内部对话框通常会用斜体表示，例如：
Joe walked down the street. *I really hope I don't get hit by a bus.*
有没有NLP工具可以检测这样的对话框部分？还是用OpenNLP实现这一点的方法，我刚刚错过了？
共有2个答案
经过一些搜索，斯坦福NLP工具似乎有一个“QuoteAnotator”，这正是我要找的。
我不知道有任何工具可以做到这一点，开箱即用，独立于域。可能对于特定领域，你可以训练一些东西。例如，在通话记录中，你很可能有一个a-B-a-B（等）结构，两个人轮流交谈。但当更多的人参与对话时，事情就会变得复杂得多。此外，是否可以使用正交特征（如单引号/双引号）来实现这一点，还取决于构建文本/语料库的人是否愿意以整洁一致的方式实现这一点。
我最近偶然发现了一个可以进行语篇分析的工具：http://alt.qcri.org/tools/discourse-parser/
这为您提供了一种称为修辞结构树的东西，它是输入文档的一种表示形式，用于澄清哪个句子与另一个句子之间的关系。我没有试过对话，也不知道那里的表现。但它依赖于一种更具语义意识的方式，将文本切碎。也许这能帮到你。不过，这个工具并不像corenlp/opennlp那样对用户友好，而且它需要（至少对我来说是这样）相当多的时间来启动和运行。
无论如何；可能（方式）信息太多，答案简短；据我所知，没有易于实现和使用的工具。
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