Python机器学习对句子中的单词进行分类

Question

我想使用人工智能和机器学习技术制作个人助理。我正在使用 Python 3.7，但我有一个问题。

软件启动时，首先会询问用户名。我希望它获取用户名。

in = input('Hey, what is your name?')
#some classifier things
#...
print = input('Nice to meet you ' + in + '!')

但是如果用户输入一个句子，我想正确知道名称。 这是一个例子：

Hey, what is your name?
John
Nice to meet you John!

但即使有人这样输入，我也想得到名字：

Hey, what is your name?
It's John.
Nice to meet you John!

但我不明白如何才能获取用户名。我想我应该对句子中的单词进行分类，但我不知道。你能帮忙吗？

Answer 1

您可以使用Spacy name entity recognition 工具包。它识别各种实体，包括个人、国家、组织和...

以下代码是如何使用它的工作示例：

import spacy
import en_core_web_sm
nlp = en_core_web_sm.load()

doc = nlp('Its John and he is working at Google')
print([(X.text, X.label_) for X in doc.ents])

输出：

[('John', 'PERSON'), ('Google', 'ORG')]

注意：在运行上述脚本之前，您可能还需要下载 Spacy 模型：

pip install spacy
python -m spacy download en 

Answer 2

你需要获得专有名词。下面的代码做到了：

from nltk.tag import pos_tag

sentence = " It's John"
tagged_sent = pos_tag(sentence.split())

propernouns = [word for word,pos in tagged_sent if pos == 'NNP']