spanish - WordNetLemmatizer no devuelve el lema correcto a menos que POS sea explícito-Python NLTK

porter stemmer spanish

Question

Lemmatizo la transcripción de Ted Dataset. Hay algo extraño que noto: no todas las palabras están siendo lematizadas. Decir,

selected -> select

Lo cual está bien.

Sin embargo, involved !-> involve y horsing !-> horse menos que ingrese explícitamente el atributo ''v'' (Verb).

En la terminal de Python, obtengo el resultado correcto pero no en mi código :

>>> from nltk.stem import WordNetLemmatizer
>>> from nltk.corpus import wordnet
>>> lem = WordNetLemmatizer()
>>> lem.lemmatize(''involved'',''v'')
u''involve''
>>> lem.lemmatize(''horsing'',''v'')
u''horse''

La sección relevante del código es esta:

for l in LDA_Row[0].split(''+''):
    w=str(l.split(''*'')[1])
    word=lmtzr.lemmatize(w)
    wordv=lmtzr.lemmatize(w,''v'')
    print wordv, word
    # if word is not wordv:
    #   print word, wordv

Todo el código está aquí .

¿Cuál es el problema?

Answer 1

El lematizador requiere que la etiqueta POS correcta sea precisa, si usa la configuración predeterminada de WordNetLemmatizer.lemmatize() , la etiqueta predeterminada es sustantivo, consulte https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/ stem / wordnet.py # L39

Para resolver el problema, siempre POS-tag sus datos antes de la lematización, por ejemplo

>>> from nltk.stem import WordNetLemmatizer
>>> from nltk import pos_tag, word_tokenize
>>> wnl = WordNetLemmatizer()
>>> sent = ''This is a foo bar sentence''
>>> pos_tag(word_tokenize(sent))
[(''This'', ''DT''), (''is'', ''VBZ''), (''a'', ''DT''), (''foo'', ''NN''), (''bar'', ''NN''), (''sentence'', ''NN'')]
>>> for word, tag in pos_tag(word_tokenize(sent)):
...     wntag = tag[0].lower()
...     wntag = wntag if wntag in [''a'', ''r'', ''n'', ''v''] else None
...     if not wntag:
...             lemma = word
...     else:
...             lemma = wnl.lemmatize(word, wntag)
...     print lemma
... 
This
be
a
foo
bar
sentence

Tenga en cuenta que ''es -> ser'', es decir,

>>> wnl.lemmatize(''is'')
''is''
>>> wnl.lemmatize(''is'', ''v'')
u''be''

Para responder la pregunta con palabras de tus ejemplos:

>>> sent = ''These sentences involves some horsing around''
>>> for word, tag in pos_tag(word_tokenize(sent)):
...     wntag = tag[0].lower()
...     wntag = wntag if wntag in [''a'', ''r'', ''n'', ''v''] else None
...     lemma = wnl.lemmatize(word, wntag) if wntag else word
...     print lemma
... 
These
sentence
involve
some
horse
around

Tenga en cuenta que hay algunas peculiaridades con WordNetLemmatizer:

• lematización wordnet y etiquetado pos en python
• Python NLTK Lemmatización de la palabra ''further'' con wordnet

Además, el etiquetador de POS predeterminado de NLTK está realizando algunos cambios importantes para mejorar la precisión:

• Python NLTK pos_tag no devuelve la etiqueta correcta de parte de la voz
• https://github.com/nltk/nltk/issues/1110
• https://github.com/nltk/nltk/pull/1143

Y para una solución lista para usar / lista para usar de lemmatizer, puede echar un vistazo a https://github.com/alvations/pywsd y cómo he hecho algunos intentos: exceptts para capturar palabras que no están en WordNet, consulte https://github.com/alvations/pywsd/blob/master/pywsd/utils.py#L66