我有以下句子
query = u'tell me about people in konoha who have wind style chakra and are above jonin level'
我想把上面这句话分成以下三个部分
[
"tell me about people in konoha",
"who have wind style chakra",
"and are above jonin level"
]
我已经研究了spacy和nltk中的已发送标记器，但它们并没有给我想要的结果。
我只是 nlp 和机器学习的初学者，到目前为止知识非常有限。如果您能指导我使用一些技术或可用的软件包，我可以通过它们实现上述结果，那就太棒了。
编辑
我会遇到类似问题的查询，例如上面的查询，我会根据一些限制询问有关该主题的详细信息
在上面的查询中，主题是木叶的人，并且约束条件是风式脉轮和上忍级别以上
我想从类似的查询中提取这样的关系。
您正在寻找创建解析树来查找多令牌子句。
下面是生成解析树的代码：
import spacy
from nltk import Tree
nlp = spacy.load('en')
def to_nltk_tree(node):
if node.n_lefts + node.n_rights > 0:
return Tree(node.orth_, [to_nltk_tree(child) for child in node.children])
else:
return node.orth_
query = u'tell me about people in konoha who have wind style chakra and are above jonin level'
doc = nlp(query)
[to_nltk_tree(sent.root).pretty_print() for sent in doc.sents]
输出：
tell
____|______
| about
| |
| people
| ______|_____
| | have
| | _____|____________
| | | | | are
| | | | | |
| | | | chakra above
| | | | | |
| in | | style level
| | | | | |
me konoha who and wind jonin
然后，您可以从该解析树中选择短语。