英语词性标注库;Lingua::EN::Tagger的Ruby移植版
这是Perl库Lingua::EN::Tagger的Ruby移植版,它是一个基于概率的、经过语料库训练的标注器,可以根据查找词典和一组概率值为英语文本分配词性标签。标注器基于条件概率分配适当的标签——它检查前面的标签以确定当前词的适当标签。未知词根据词形态进行分类,或者可以设置为被视为名词或其他词性。标注器还使用一组正则表达式尽可能多地提取名词和名词短语。
require 'engtagger' # 创建一个解析器对象 tgr = EngTagger.new # 示例文本 text = "Alice chased the big fat cat." # 为文本添加词性标签 tagged = tgr.add_tags(text) #=> "<nnp>Alice</nnp> <vbd>chased</vbd> <det>the</det> <jj>big</jj> <jj>fat</jj><nn>cat</nn> <pp>.</pp>" # 获取所有名词和名词短语及其出现次数的列表 word_list = tgr.get_words(text) #=> {"Alice"=>1, "cat"=>1, "fat cat"=>1, "big fat cat"=>1} # 获取已标注文本的可读版本 readable = tgr.get_readable(text) #=> "Alice/NNP chased/VBD the/DET big/JJ fat/JJ cat/NN ./PP" # 从已标注的输出中获取所有名词 nouns = tgr.get_nouns(tagged) #=> {"cat"=>1, "Alice"=>1} # 获取所有专有名词 proper = tgr.get_proper_nouns(tagged) #=> {"Alice"=>1} # 获取所有过去时态动词 pt_verbs = tgr.get_past_tense_verbs(tagged) #=> {"chased"=>1} # 获取所有形容词 adj = tgr.get_adjectives(tagged) #=> {"big"=>1, "fat"=>1} # 获取任何语法层级的所有名词短语 # (与word_list相同,但接受已标注的输入) nps = tgr.get_noun_phrases(tagged) #=> {"Alice"=>1, "cat"=>1, "fat cat"=>1, "big fat cat"=>1}
这里使用的词性标签集是Penn Treebank标签集的修改版本。包含非字母字符的标签已被重新定义,以便在我们的数据结构中更好地工作。此外,"限定词"标签(DET)已从"DT"更改,以避免与HTML标签<DT>混淆。
CC 连接词 和,或
CD 基数词 3,十五
DET 限定词 这个,每个,一些
EX 存在句中的"there" there
FW 外来词
IN 介词/连词 为了,的,虽然,那个
JJ 形容词 快乐的,坏的
JJR 形容词比较级 更快乐的,更糟的
JJS 形容词最高级 最快乐的,最糟的
LS 列表项符号 A,A.
MD 情态动词 能,可能,将
NN 名词 飞机,数据
NNP 专有名词 伦敦,迈克尔
NNPS 专有名词复数 澳大利亚人,卫理公会信徒
NNS 名词复数 女人们,书籍
PDT 前置限定词 相当,所有,一半
POS 所有格 's,'
PRP 第二人称所有格代词 我的,你的
PRPS 所有格限定词 他们的,你的
RB 副词 经常,不,非常,这里
RBR 副词比较级 更快地
RBS 副词最高级 最快地
RP 小品词 上,离,出
SYM 符号 *
TO 介词 到
UH 感叹词 哦,是的,嗯
VB 动词不定式 拿,住
VBD 动词过去式 拿了,住了
VBG 动词现在分词 正在拿,正在住
VBN 动词过去分词 被拿,被住
VBP 动词现在时基本形式 拿,住
VBZ 动词第三人称单数现在时 拿,住
WDT 疑问限定词 哪个,无论什么
WP 疑问代词 谁,无论谁
WPS 疑问所有格限定词 谁的
WRB 疑问副词 何时,如何,然而
PP 句子结束标点 。,!,? PPC 逗号 , PPD 美元符号 $ PPL 左引号 `` PPR 右引号 '' PPS 冒号、分号、省略号 :,...,- LRB 左括号 (,{,[ RRB 右括号 ),},]
推荐方法(无需sudo):
建议在用户环境中安装engtaggergem,无需root权限。这样可以确保正确的文件权限并避免潜在问题。你可以使用Ruby版本管理器如rbenv或rvm来管理Ruby版本和gem集。
无需sudo安装,只需运行:
gem install engtagger
替代方法(使用sudo):
如果必须使用sudo安 装,你需要在安装后调整文件权限以确保可访问性。
sudo安装gem:sudo gem install engtagger
sudo chown -R $(whoami) /Library/Ruby/Gems/2.6.0/gems/engtagger-0.4.1
注意: 上述路径假设你使用的是Ruby 2.6.0版本。如果使用不同版本,你需要相应修改路径。可以通过运行ruby -v查看Ruby版本。
权限问题:
如果安装后遇到"无法加载此文件"的错误,可能是由于文件权限不正确。如果在安装过程中使用了sudo,请确保按照说明调整了权限。
长谷部洋一郎 (yohasebe [at] gmail.com)
非常感谢本GitHub页面右侧列出的所有协作者。
这个Ruby库是CPAN上Lingua::EN::Tagger的直接移植。因此,其核心算法/设计的功劳应归于原始Perl版本的作者Aaron Coburn。
本库基于GPL许可证发布。详情请参阅LICENSE文件。


AI一键生成PPT,就用博思AIPPT!
博思AIPPT,新一代的AI生成PPT平台,支持智能生成PPT、AI美化PPT、文本&链接生成PPT、导入Word/PDF/Markdown文档生成PPT等,内置海量精美PPT模板,涵盖商务、教育、科技等不同风格,同时针对每个页面提供多种版式,一键自适应切换,完美适配各种办公场景。


AI赋能电商视觉革命,一站式智能商拍平台
潮际好麦深耕服装行业,是国内AI试衣效果最好的软件。使用先进AIGC能力为电商卖家批量提供优质的、低成本的商拍图。合作品牌有Shein、Lazada、安踏、百丽等65个国内外头部品牌,以及国内10万+淘宝、天猫、京东等主流平台的品牌商家,为卖家节省将近85%的出图成本,提升约3倍出图效率,让品牌能够快速上架。


企业专属的AI法律顾问
iTerms是法大大集团旗下法律子品牌,基于最先进的大语言模型(LLM)、专业的法律知识库和强大的智能体架构,帮助企业扫清合规障碍,筑牢风控防线,成为您企业专属的AI法律顾问。


稳定高效的流量提升解决方案,助力品牌曝光
稳定高效的流量提升解决方案,助力品牌曝光


最新版Sora2模型免费使用,一键生成无水印视频
最新版Sora2模型免费使用,一键生成无水印视频


实时语音翻译/同声传译工具
Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。


选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效
讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。


AI辅助编程,代码自动修复
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。


最强AI数据分析助手
小浣熊家族Raccoon,您的AI智能助手,致力于通过先进的人工智能技术,为用户提供高效、便捷的智能服务。无论是日常咨询还是专业问题解答,小浣熊都能以快速、准确的响应满足您的需求,让您的生活更加智能便捷。


像人一样思考的AI智能体
imini 是一款超级AI智能体,能根据人类指令,自主思考、自主完成、并且交付结果的AI智能体。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地

微信扫一扫关注公众号