根据句子上下文检测单词是主语还是宾语代词。

Question

理想情况下在python中使用正则表达式。我正在制作一个简单的聊天机器人，它目前在回答“我爱你”这样的短语时遇到了问题（它会从语法处理程序中退回“你爱我”，当它应该回馈时“你爱我“）。

另外，如果你能想出好的语言来投入这个语法处理程序，我会喜欢它，这很棒。我喜欢一些测试数据。

如果那里有一个很好的及物动词列表（类似于“前100个使用过的”），那么使用那个和特殊情况下的“及物动词+你”模式是可以接受的。

Answer 1

那么，你想要实现的目标肯定是非常具有挑战性的，但也非常困难。

逻辑

首先，我会先看一下语法规则。

基本句子结构：

• SUBJECT + TRANSITIVE VERB + OBJECT
• SUBJECT + INTRANSITIVE VERB

（当然，我们也可以谈论“主题+动词+间接对象+直接对象”等格式（例如我给你的球），但现在这会变得太复杂了......）< / em>的

显然，这个方案非常简单，但我们暂时坚持下去。

然后（另一种过于简单化的假设）， 每个部分都是一个单词 。

所以基本上你有以下句子方案：

WORD WORD WORD

通常可以使用正则表达式进行匹配，例如：

([\w]+)\s+([\w]+)\s+([\w]+)?

说明：

([\w]+)     # first word (=subject)
\s+         # one or more spaces    
([\w]+)     # second word (=verb)
\s+         # one or more spaces
([\w]+)?    # (optional) third word (=object - if the verb is transitive)

---

现在，显然要制定像“你爱我”而不是“你爱我”这样的句子，你的算法也应该“理解”：

• 句子的第三部分具有Object的作用
• 由于“我”是人称代词（仅在主格案例中使用：“作为主语”），我们应该将其作为“指控形式”（=作为对象）;因此，为此目的，您可能还需要例如个人代词表，如：

  

  
• 我 - 我 - 我
  
• 你 - 你 - 你
  
• 他 - 他 - 他
  
• 等...
  

只是一些想法......（完全出于我对语言学的热情： - ））

---

数据

至于你感兴趣的单词列表，只有几个样本：

• 330 Most Common English Verbs（大多数 - 如果不是全部 - 都是 传递的）
• Personal Pronouns Chart

Answer 2

你想要的是一个句法分析器（又名parser） - 这可以通过@ Dr.Kameleon描述的基于规则的系统来完成，或者统计学上。有很多实现，一个是Stanford。这些通常会告诉你一个单词的句法角色是什么（例如主题“你在这里”，或者对象“她喜欢你”）。如何使用该信息将语句转换为问题是一种完全不同的蠕虫。对于英语，您可以使用一个相当简单的基于规则的系统来正常工作。