Question

我最近开始了一个关于印地语数据处理的项目。我已经尝试执行某些下面的代码，但没有得到预期的输出。

    e = u"पूर्ण प्रतिबंध हटाओ : इराक"
    tokens=nltk.word_tokenize(e)
    from nltk import pos_tag
    print tokens
    tag = nltk.pos_tag(tokens)
    print tag

我获得的输出如下所示：

[u'\u092a\u0942\u0930\u094d\u0923', u'\u092a\u094d\u0930\u0924\u093f\u092c\u0902\u0927', u'\u0939\u091f\u093e\u0913', u':', u'\u0907\u0930\u093e\u0915']
[(u'\u092a\u0942\u0930\u094d\u0923', 'NN'), (u'\u092a\u094d\u0930\u0924\u093f\u092c\u0902\u0927', '``'), (u'\u0939\u091f\u093e\u0913', ':'), (u':', ':'), (u'\u0907\u0930\u093e\u0915', ':')]

我的查询是将输入的第一个单词标记为名词，其余的标记错误。相同的查询为英语数据提供了正确的输出。

我做错了什么？我是否需要使用任何特定功能来标记d印地语数据。

感谢您的帮助。

Answer 1

您可以使用tnt标记进行培训，然后使用自己的数据进行测试。

word_to_be_tagged = u"पूर्ण प्रतिबंध हटाओ : इराक"

word_to_be_tagged_next = u"मैं बहुत हैरान हूँ"

from nltk.corpus import indian

train_data = indian.tagged_sents('hindi.pos')[:300] //used for training 
test_data = indian.tagged_sents('hindi.pos')[301:] //used for testing 

print train_data
[[(u'\u092a\u0942\u0930\u094d\u0923', u'JJ'), (u'\u092a\u094d\u0930\u0924\u093f\u092c\u0902\u0927', u'NN'), (u'\u0939\u091f\u093e\u0913', u'VFM'), (u':', u'SYM'), (u'\u0907\u0930\u093e\u0915', u'NNP')], [(u'\u0938\u0902\u092f\u0941\u0915\u094d\u0924', u'NNC'), (u'\u0930\u093e\u0937\u094d\u091f\u094d\u0930', u'NN'), (u'\u0964', u'SYM')], ...]

print hindi_sents[0][0][0]
पूर्ण

print hindi_sents[0][0][1]
JJ

from nltk.tag import tnt
tnt_pos_tagger = tnt.TnT()
tnt_pos_tagger.train(train_data)
tnt_pos_tagger.evaluate(test_data)
0.6599664991624791

tnt_pos_tagger.tag(nltk.word_tokenize(word_to_be_tagged))
[(u'\u092a\u0942\u0930\u094d\u0923', u'JJ'),
 (u'\u092a\u094d\u0930\u0924\u093f\u092c\u0902\u0927', u'NN'),
 (u'\u0939\u091f\u093e\u0913', u'VFM'),
 (u':', u'SYM'),
 (u'\u0907\u0930\u093e\u0915', u'NNP')]

tnt_pos_tagger.tag(nltk.word_tokenize(word_to_be_tagged_next))
[(u'\u092e\u0948\u0902', u'PRP'),
 (u'\u092c\u0939\u0941\u0924', u'INTF'),
 (u'\u0939\u0948\u0930\u093e\u0928', 'Unk'),
 (u'\u0939\u0942\u0901', 'Unk')]

无法正确标记印地文句子

1 个答案: