如何从课文中提取动词和所有相应的副词？

Question

在Python中使用ngram，我的目标是从输入的文本中找出动词及其相应的副词。 我所做的：

输入文本：“他说话很奇怪。马跑得快。那里有一棵大树。太阳很美。这地方很好装饰。他们说话很奇怪。她跑得很快。她在说话很好，杰克运行缓慢。“” 代码：-在

`finder2 = BigramCollocationFinder.from_words(wrd for (wrd,tags) in posTagged if tags in('VBG','RB','VBN',))
scored = finder2.score_ngrams(bigram_measures.raw_freq)
print sorted(finder2.nbest(bigram_measures.raw_freq, 5))`

从代码中，我得到了输出： [('talking', 'greatly'), ('talking', 'weirdly'), ('weirdly', 'talking'),('runs','fast'),('runs','slow')] 这是动词及其相应副词的列表。在

我要找的是：

我想从中找出动词和所有相应的副词。例如('talking'- 'greatly','weirdly),('runs'-'fast','slow')etc.

Answer 1

你已经有了一个所有动词副词双元组的列表，所以你只是在问如何将它们合并到一个字典中，为每个动词提供所有副词。但首先，让我们以更直接的方式重新创建您的bigrams：

pairs = list()
for (w1, tag1), (w2, tag2) in nltk.bigrams(posTagged):
    if t1.startswith("VB") and t2 == "RB":
        pairs.append((w1, w2))

现在来回答你的问题：我们将用每个动词后面的副词建立一个词典。为了避免重复，我将把副词存储在一个集合中，而不是列表中。在

^{2}$

defaultdict为以前从未见过的动词提供了一个空集，因此我们不需要手动检查。在

根据作业的具体情况，你可能还需要将动词进行格叠和词法化，以便将“鲁莽驾驶”和“我小心驾驶”中的副词记录在一起：

wnl = nltk.stem.WordNetLemmatizer()
...
for verb, adverb in pairs:
    verb = wnl.lemmatize(verb.lower(), "v")
    consolidated[verb].add(adverb)