NLP - 从指令列表中提取动作动词、名词

Question

我正在寻找有关如何执行我的想法的一些指导。 我会有一份包含配料名称、设备清单和烹饪方法的食谱。我要做的是把烹饪方法简化为动作动词、食材名称和设备名称。

• 例如：
  1. 材料：鸡蛋、胡椒粉、盐
  2. 设备：水壶
  3. 方法： 1. 将鸡蛋打入壶中。
     1. 加入胡椒和盐

输出将存储在列表中。 输出： 1. 裂纹，鸡蛋，水壶 2. 加入胡椒粉，水罐 3. 加盐，水罐

Answer 1

使用 NLP，您可以用词性标记整个文本。标记整个文本后，您知道ingredients 和equipments 始终是名词，而“动作动词”是动词。现在你可以把你的问题分成三个部分

1. 如何区分设备和成分。
2. 检测哪些动词是“动作动词”并与您的问题域相关，例如“添加、混合、剪切……”
3. 创建句型。 [动作动词] [成分] [设备]

在1中你可以取所有名词，并使用word frequency来创建一个“设备和成分词包”。这种技术背后的基本原理是，这些词更有可能被频繁使用，因为它们是问题域的一部分。然后，您可以使用数据挖掘来区分彼此，例如亲和力分析。

在2中，您可以解析一堆食谱，提取所有动词并获取最常用的动词。创建一个“动词袋”并使用词干将它们置于不定式或基本形式中。例如“cutting”和“cutted”应该和“cut”一样。有了这个种子（你的动词包），你可以在你的食谱中使用正则表达式来扫描这些动词。

在3中你需要找到一个句型。也许你会发现不止一个

这是一个很好的起点，应该会给您一些想法。结合 NLP 和数据挖掘/机器学习，更深入地了解您的数据