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、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 |
---|---|---|---|---|---|
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、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
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}
如果
如果您是经管人文社科专业背景,编程小白,面临海量文本数据采集和处理分析艰巨任务,可以参看《python网络爬虫与文本数据分析》视频课。作为文科生,一样也是从两眼一抹黑开始,这门课程是用五年时间凝缩出来的。自认为讲的很通俗易懂o( ̄︶ ̄)o,
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-
公众号:大邓和他的python
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Source Distribution
Built Distribution
Hashes for eventextraction-1.1.macosx-10.9-x86_64.tar.gz
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | f9f2240355ba6f84fe6f456ceb7b337db22a3fc3e7af902cfebab3cae20ff4c9 |
|
MD5 | cc6418f90e7deb038e5eb0dfc5d8db18 |
|
BLAKE2b-256 | 22dd01f0d6c78d531d158388194fe04251110f2fb2a6d3b5e2c561e2e79c4b93 |
Hashes for eventextraction-1.1-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | c3436d9ace465bcc65c85abed89bc5dc23e376f7379e736a603b10098b1625ce |
|
MD5 | cf8a9bc5e7749378fa3a91b2a7e7cce9 |
|
BLAKE2b-256 | fe67dcc0042ba100bafa1866cec4266623508be31ea30ad207e48c0b48998679 |