使用自然语言处理从段落中提取特定类型的单词答案

【问题标题】：Extract specific type of word from paragraph using natural language processing使用自然语言处理从段落中提取特定类型的单词
【发布时间】：2019-10-03 07:20:52
【问题描述】：

我正在开发提取特定类型单词的模型。考虑我的数据集如下：

  1. I want to book movie tickets for 2 peoples.
  2. I need to book movie tickets for 2 seats.
  3. I required two seat for movie

从以上三个语句中，我想提取数字2，它可能是整数或字符串，也可能是指座位或人。

我尝试过命名实体识别，但没有得到所需的输出。对于另一个输出，我使用了情感分析。但问题是提取人数。

我希望段落中的人数可以是整数或字符串。感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python-3.x machine-learning spacy data-processing natural-language-processing

【解决方案1】：

import spacy
nlp = spacy.load('en')   
doc = nlp("I want to book movie tickets for 2 peoples. I need to book movie tickets
           for 2 seats. I required two seat for movie.")
for i in doc.ents:
if i.label_ == 'CARDINAL':
    print(i.text, i.label_)

输出：-

2 CARDINAL
2 CARDINAL
two CARDINAL

【讨论】：

谢谢@chandan Gupta
如果您对我的回答感到满意，可以将此答案标记为正确
它对以下行给出了错误的预测：I want to book movie tickets for 2 peoples and having 5 goggles. 它给出了输出 2 和 5。所以我能做些什么只得到 2。
您可以为此应用正则表达式。