学习笔记CB004:提问、检索、回答、NLPIR
聊天机器人,提问、检索、回答。
提问,查询关键词生成、答案类型确定、句法和语义分析。查询关键词生成,提问提取关键词,中心词关联扩展词。答案类型确定,确定提问类型。句法和语义分析,问题深层含义剖析。检索,搜索,根据查询关键词信息检索,返回句子或段落。答案抽取,分析和推理检索句子或段落,抽取提问一致实体,根据概率最大对候选答案排序。
海量文本知识表示,网络文本资源获取、机器学习方法、大规模语义计算和推理、知识表示体系、知识库构建。问句解析,中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定。答案生成过滤,候选答案抽取、关系推演、吻哈程度判断、噪声过滤。
聊天机器人技术类型。基于检索技术,信息检索,简单易实现,无法从句法关系和语义关系给出答案,无法推理问题。基于模式匹配技术,把问题往梳理好的模式匹配,推理简单,模式涵盖不全。基于自然语言理解技术,把浅层分析加句法分析、语义分析。基于统计翻译模型技术,把问句疑问词留出来,和候选答案资源匹配。
问句解析。哈工大LTP(语言技术平台)、博森科技、jieba分词、中科院张华平博士NLPIR汉语分词系统。
NLPIR,http://pynlpir.readthedocs.io/en/latest/。安装 pip install pynlpir 。下载授权文件 https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/blob/master/License/license%20for%20a%20month/NLPIR-ICTCLAS分词系统授权/NLPIR.user,替换pynlpir/Data目录的已过期文件。
# coding:utf-8
import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import pynlpir
pynlpir.open()
# s = '聊天机器人到底该怎么做呢?'
s = '海洋是如何形成的'
# 分词 分析功能全打开 不使用英文
segments = pynlpir.segment(s, pos_names='all', pos_english=False)
for segment in segments:
print(segment[0], 't', segment[1])
# 关键词提取
key_words = pynlpir.get_key_words(s, weighted=True)
for key_word in key_words:
print(key_word[0], 't', key_word[1])
pynlpir.close()
segment 切词,返回tuple(token, pos),token切词,pos 语言属性。调用segment方法,指定pos_names参数'all' 、'child' 、'parent',默认parent 表示获取词性最顶级词性。child 表示获取词性最具体信息。all 表示获取词性相关所有词性信息,从顶级词性到该词性路径。
词性分类表。nlpir 源代码 /pynlpir/pos_map.py,全部词性分类及其子类别:
POS_MAP = {
'n': ('名词', 'noun', {
'nr': ('人名', 'personal name', {
'nr1': ('汉语姓氏', 'Chinese surname'),
'nr2': ('汉语名字', 'Chinese given name'),
'nrj': ('日语人名', 'Japanese personal name'),
'nrf': ('音译人名', 'transcribed personal name')
}),
'ns': ('地名', 'toponym', {
'nsf': ('音译地名', 'transcribed toponym'),
}),
'nt': ('机构团体名', 'organization/group name'),
'nz': ('其它专名', 'other proper noun'),
'nl': ('名词性惯用语', 'noun phrase'),
'ng': ('名词性语素', 'noun morpheme'),
}),
't': ('时间词', 'time word', {
'tg': ('时间词性语素', 'time morpheme'),
}),
's': ('处所词', 'locative word'),
'f': ('方位词', 'noun of locality'),
'v': ('动词', 'verb', {
'vd': ('副动词', 'auxiliary verb'),
'vn': ('名动词', 'noun-verb'),
'vshi': ('动词"是"', 'verb 是'),
'vyou': ('动词"有"', 'verb 有'),
'vf': ('趋向动词', 'directional verb'),
'vx': ('行事动词', 'performative verb'),
'vi': ('不及物动词', 'intransitive verb'),
'vl': ('动词性惯用语', 'verb phrase'),
'vg': ('动词性语素', 'verb morpheme'),
}),
'a': ('形容词', 'adjective', {
'ad': ('副形词', 'auxiliary adjective'),
'an': ('名形词', 'noun-adjective'),
'ag': ('形容词性语素', 'adjective morpheme'),
'al': ('形容词性惯用语', 'adjective phrase'),
}),
'b': ('区别词', 'distinguishing word', {
'bl': ('区别词性惯用语', 'distinguishing phrase'),
}),
'z': ('状态词', 'status word'),
'r': ('代词', 'pronoun', {
'rr': ('人称代词', 'personal pronoun'),
'rz': ('指示代词', 'demonstrative pronoun', {
'rzt': ('时间指示代词', 'temporal demonstrative pronoun'),
'rzs': ('处所指示代词', 'locative demonstrative pronoun'),
'rzv': ('谓词性指示代词', 'predicate demonstrative pronoun'),
}),
'ry': ('疑问代词', 'interrogative pronoun', {
'ryt': ('时间疑问代词', 'temporal interrogative pronoun'),
'rys': ('处所疑问代词', 'locative interrogative pronoun'),
'ryv': ('谓词性疑问代词', 'predicate interrogative pronoun'),
}),
'rg': ('代词性语素', 'pronoun morpheme'),
}),
'm': ('数词', 'numeral', {
'mq': ('数量词', 'numeral-plus-classifier compound'),
}),
'q': ('量词', 'classifier', {
'qv': ('动量词', 'verbal classifier'),
'qt': ('时量词', 'temporal classifier'),
}),
'd': ('副词', 'adverb'),
'p': ('介词', 'preposition', {
'pba': ('介词“把”', 'preposition 把'),
'pbei': ('介词“被”', 'preposition 被'),
}),
'c': ('连词', 'conjunction', {
'cc': ('并列连词', 'coordinating conjunction'),
}),
'u': ('助词', 'particle', {
'uzhe': ('着', 'particle 着'),
'ule': ('了/喽', 'particle 了/喽'),
'uguo': ('过', 'particle 过'),
'ude1': ('的/底', 'particle 的/底'),
'ude2': ('地', 'particle 地'),
'ude3': ('得', 'particle 得'),
'usuo': ('所', 'particle 所'),
'udeng': ('等/等等/云云', 'particle 等/等等/云云'),
'uyy': ('一样/一般/似的/般', 'particle 一样/一般/似的/般'),
'udh': ('的话', 'particle 的话'),
'uls': ('来讲/来说/而言/说来', 'particle 来讲/来说/而言/说来'),
'uzhi': ('之', 'particle 之'),
'ulian': ('连', 'particle 连'),
}),
'e': ('叹词', 'interjection'),
'y': ('语气词', 'modal particle'),
'o': ('拟声词', 'onomatopoeia'),
'h': ('前缀', 'prefix'),
'k': ('后缀', 'suffix'),
'x': ('字符串', 'string', {
'xe': ('Email字符串', 'email address'),
'xs': ('微博会话分隔符', 'hashtag'),
'xm': ('表情符合', 'emoticon'),
'xu': ('网址URL', 'URL'),
'xx': ('非语素字', 'non-morpheme character'),
}),
'w': ('标点符号', 'punctuation mark', {
'wkz': ('左括号', 'left parenthesis/bracket'),
'wky': ('右括号', 'right parenthesis/bracket'),
'wyz': ('左引号', 'left quotation mark'),
'wyy': ('右引号', 'right quotation mark'),
'wj': ('句号', 'period'),
'ww': ('问号', 'question mark'),
'wt': ('叹号', 'exclamation mark'),
'wd': ('逗号', 'comma'),
'wf': ('分号', 'semicolon'),
'wn': ('顿号', 'enumeration comma'),
'wm': ('冒号', 'colon'),
'ws': ('省略号', 'ellipsis'),
'wp': ('破折号', 'dash'),
'wb': ('百分号千分号', 'percent/per mille sign'),
'wh': ('单位符号', 'unit of measure sign'),
}),
}
参考资料:
《Python 自然语言处理》
http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=73
http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=74
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