Spacy依赖匹配器模式不返回匹配项答案

【问题标题】：Spacy dependencymatcher pattern not returning matchesSpacy依赖匹配器模式不返回匹配项
【发布时间】：2021-05-22 15:49:16
【问题描述】：

我正在尝试使用 spacy DependencyMatcher 创建、添加模式并从模式中获取结果。

我为句子创建了一个模式：“从星期一到星期五”

完整模式：

pattern = [
    {
        "RIGHT_ID": "node0",
        "RIGHT_ATTRS": {'DEP': 'ROOT', 'POS': 'ADP', 'TAG': 'IN'}
    },
    {
        "LEFT_ID": "node0",
        "REL_OP": ">",
        "RIGHT_ID": "node1",
        "RIGHT_ATTRS": {'DEP': 'pobj', 'POS': 'PROPN', 'TAG': 'NNP'},
    },
    {
        "LEFT_ID": "node1",
        "REL_OP": "$--",
        "RIGHT_ID": "node2",
        "RIGHT_ATTRS": {'DEP': 'prep', 'POS': 'ADP', 'TAG': 'IN'},
    },
       {
        "LEFT_ID": "node2",
        "REL_OP": ">",
        "RIGHT_ID": "node3",
        "RIGHT_ATTRS":{'DEP': 'pobj', 'POS': 'PROPN', 'TAG': 'NNP'},
    },
    
]

更简单的模式是：

pattern = [
    {
        "RIGHT_ID": "node0",
        "RIGHT_ATTRS": {"POS": "ADP"}
    },
    {
        "LEFT_ID": "node0",
        "REL_OP": ">",
        "RIGHT_ID": "node1",
        "RIGHT_ATTRS": {"POS": "PROPN"},
    },
    {
        "LEFT_ID": "node1",
        "REL_OP": "$--",
        "RIGHT_ID": "node2",
        "RIGHT_ATTRS": {"POS": "ADP"},
    },
       {
        "LEFT_ID": "node2",
        "REL_OP": ">",
        "RIGHT_ID": "node3",
        "RIGHT_ATTRS":{'POS': 'PROPN'},
    },
    
]

我的问题是，为什么这个模式没有给出任何匹配，而不是完整或更简单的模式？

import spacy
from spacy.matcher import DependencyMatcher


nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = DependencyMatcher(nlp.vocab)


text="From monday to friday"
doc = nlp(text)
matcher.add("pattern1", [pattern])

matches = matcher(doc)

# Each token_id corresponds to one pattern dict
match_id, token_ids = matches[0]

spacy 版本：

spaCy v3.0.6

命名空间版本

en_core_web_sm >=3.0.0,

【问题讨论】：

标签： python nlp spacy matcher named-entity-recognition

【解决方案1】：

node2 的 REL_OP 倒退了。应该是$++。

为了给出完整的解释，这段代码对我有用。

import spacy

from spacy.matcher import DependencyMatcher

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = DependencyMatcher(nlp.vocab)

text="From Monday to Friday"
doc = nlp(text)

pattern = [
    {
        "RIGHT_ID": "node0",
        "RIGHT_ATTRS": {'POS': 'ADP', 'TAG': 'IN'}
    },
    {
        "LEFT_ID": "node0",
        "REL_OP": ">",
        "RIGHT_ID": "node1",
        "RIGHT_ATTRS": {'POS': 'PROPN'},
    },
    {
        "LEFT_ID": "node1",
        "REL_OP": "$++",
        "RIGHT_ID": "node2",
        "RIGHT_ATTRS": {'POS': 'ADP'},
    },
       {
        "LEFT_ID": "node2",
        "REL_OP": ">",
        "RIGHT_ID": "node3",
        "RIGHT_ATTRS":{'POS': 'PROPN'},
    },
    
]

matcher.add("pattern1", [pattern])

matches = matcher(doc)
print(matches)

print("-----")
# this part is just for reference
for word in doc:
    print(word.pos_, word.tag_, word.dep_, word, sep="\t")

关于这个的几点：

您的第二种模式更好，您不需要为英语指定标签和位置（标签确定位置）
在 v3 小模型中，“monday”和“friday”不是专有名词，除非大写（看起来您的 displaCy 输出来自使用 v2 的公共演示）

【讨论】：