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中文复合事件抽取,可以用来识别文本的模式,包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件。代码为刘焕勇原创设计,项目地址https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction 项目介绍很详细,感兴趣的一定要去原项目看一下。我仅仅是对代码做了简单的修改,增加了函数说明注释和stats函数,可以用于统计文本中各种模式的分布(数量)情况。

Project description

一、文本事理类型分析

中文复合事件抽取,可以用来识别文本的模式,包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件。

我仅仅是对代码做了简单的修改,增加了函数说明注释和stats函数,可以用于统计文本中各种模式的分布(数量)情况。代码原作者为刘焕勇 https://github.com/liuhuanyong

事件图谱(事理图谱)的类型

项目地址https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction 项目介绍很详细,感兴趣的一定要去原项目看一下。

事件 含义 形式化 事件应用 图谱场景 举例
因果事件 某一事件导致某一事件发生 A导致B 事件预警 因果溯源 由因求果 <地震,房屋倒塌>
条件事件 某事件条件下另一事件发生 如果A那么B 事件预警 时机判定 <限制放宽,立即增产>
反转事件 某事件与另一事件形成对立 虽然A但是B 预防不测 反面教材 <起步晚,发展快>
顺承事件 某事件紧接着另一事件发生 A接着B 事件演化 未来意图识别 <去旅游,买火车票>

分析出文本中的条件、因果、顺承、反转,理论上就可以构建知识网络(本库做不到这可视化)。 1、反转事件图谱 2、条件事件图谱

二、安装方法

2.1 方法一

最简单的安装,现在由于国内外网络不稳定,可能需要尝试几次

pip3 install eventextraction

2.2 加镜像站点

有的童鞋已经把pip默认安装镜像站点改为国内,如果国内镜像还未收录我的这个包,那么可能会安装失败。只能从国外

https://pypi.org/simple

站点搜索eventextraction资源并安装

pip3 install eventextraction -i https://pypi.org/simple

2.3 国内镜像安装

如果国内镜像站点已经收录,那么使用这个会更快

pip3 install eventextraction -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

三、使用

3.1 主函数

from eventextraction import EventsExtraction

extractor = EventsExtraction()
content = '虽然你做了坏事,但我觉得你是好人。一旦时机成熟,就坚决推行'
datas = extractor.extract_main(content)
print(datas)

运行结果

[{'sent': '虽然你做了坏事,但我觉得你是好人', 'type': 'but', 'tuples': {'pre_wd': '虽然', 'pre_part': '你做了坏事,', 'post_wd': '但', 'post_part ': '我觉得你是好人'}},
{'sent': '一旦时机成熟,就坚决推行', 'type': 'condition', 'tuples': {'pre_wd': '一旦', 'pre_part': '时机成熟,', 'post_wd': '就', 'post_part ': '坚决推行'}}]

3.2 统计

from eventextraction import EventsExtraction

extractor = EventsExtraction()
content = '虽然你做了坏事,但我觉得你是好人。一旦时机成熟,就坚决推行'
datas = extractor.extract_main(content)
print(extractor.stats(datas))

运行结果

{'but': 1, 'condition': 1, 'seq': 0, 'more': 0, 'other': 0}

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