Question

我正在尝试开发软件，以根据实体类型获取实体名称的合适属性。

例如，如果我有医生，护士，员工，客户，患者，讲师，捐赠者，用户，开发人员，设计师，司机，乘客和技术人员等实体，他们都会有姓名，性别，出生日期等属性，电子邮件地址，家庭住址和电话号码，因为他们都是人。

大学，学院，医院，酒店和超市等第二个例子可以共享名称，地址和电话号码等属性，因为它们都可以组织起来。

是否有任何自然语言处理工具和软件可以帮助我实现我的目标。我需要将实体类型识别为人或起源，然后根据实体类型附加合适的属性？

我已经查看了名称实体识别（NER）工具，例如斯坦福名称实体识别器，它可以提取实体，如人员，位置，组织，金钱，时间，日期和百分比但它并没有真正有用。

我可以通过构建我自己的地名词来做到这一点，但我不喜欢这个选项，除非我没有自动完成。

任何帮助，建议和想法将不胜感激。

Answer 1

如果我理解正确，您主要想知道某个单词是否可以映射到人类，组织等的一般类别。

您应该使用WordNet，它提供了一般英语词典的完整层次结构。在用户界面中尝试一下，以了解它的工作原理。

WordNet编码单词之间的关系。其中一个关系是hypernymy，这是一个奇特的词，意思是一般与特定的关系。

一些例子：

车辆是船的上位。
车辆是汽车的超级车。
人是工人的上位词，是管道工的上位词。

Hyponymy是上位词的反向关系：

船是车辆的下位词。
汽车是车辆的下位词。
水管工是工人的下位词，本身就是人类的下位词。

这些关系具有传递性，所以在我的上一个例子中，plumber也是human的下位词。这为您提供了解决问题的方法：任何将人类视为上位词的词都应映射到人类并具有人物属性。

有些库可以从Java和Python以及许多其他语言访问WordNet。 Here是使用NLTK Python模块使用WordNet的文档。

确定某个单词是否为＆＃34;人类＆＃34;

的下位词的简短示例

from nltk.corpus import wordnet as wn

human = wn.synset('person.n.01')
hyponyms_of_human = set(x for x in human.closure(lambda s:s.hyponyms())
fireman = wn.synsets('fireman')
salad = wn.synsets('salad')
print(any(x in hyponyms_of_human for x in fireman))  # outputs True
print(any(x in hyponyms_of_human for x in salad))  # outputs False

我可以自动定义实体类型吗？

1 个答案:

确定某个单词是否为＆＃34;人类＆＃34;