如何使用NLP库将动词从现在时转换为过去式？
如何使用NLP库将动词从现在时转换为过去式？
提问于 2020-07-17 01:02:51
我想做什么
我想用NLP库把动词从现在时态转换成过去式，如下所示。
As she leaves the kitchen, his voice follows her.
#output
As she left the kitchen, his voice followed her.问题
从现在时到过去式是没有办法的。
我检查过以下类似的问题，但他们只介绍了从过去时到现在时态的转换方式。
我想做的事
我能够用spaCy把动词从过去时转换成现在时态。然而，从现在时到过去式，并没有提示去做同样的事情。
text = "As she left the kitchen, his voice followed her."
doc_dep = nlp(text)
for i in range(len(doc_dep)):
token = doc_dep[i]
#print(token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_, token.dep_)
if token.pos_== 'VERB':
print(token.text)
print(token.lemma_)
text = text.replace(token.text, token.lemma_)
print(text)
#output
'As she leave the kitchen, his voice follow her.'发展环境
Python 3.7.0
spaCy版本2.3.1
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-07-27 00:06:45
据我所知，Spacy没有用于这种转换的内置函数，但是您可以在映射当前/过去时态对时使用扩展，对于弱动词的过去分词没有适当的“ed”后缀，如下所示：
verb_map = {'leave': 'left'}
def make_past(token):
return verb_map.get(token.text, token.lemma_ + 'ed')
spacy.tokens.Token.set_extension('make_past', getter=make_past, force=True)
text = "As she leave the kitchen, his voice follows her."
doc_dep = nlp(text)
for i in range(len(doc_dep)):
token = doc_dep[i]
if token.tag_ in ['VBP', 'VBZ']:
print(token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_)
text = text.replace(token.text, token._.make_past)
print(text)输出：
leave leave VERB VBP
follows follow VERB VBZ
As she left the kitchen, his voice followed her.Stack Overflow用户
发布于 2021-04-28 13:38:01
我今天遇到了同样的问题。我怎样才能把动词改成“过去式”。我找到了上述解决方案的替代方案。有一个pyinflect包，它解决了这些问题，并且是为spacy创建的。它只需要安装pip install pyinflect并导入。不需要添加扩展。
import spacy
import pyinflect
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "As she leave the kitchen, his voice follows her."
doc_dep = nlp(text)
for i in range(len(doc_dep)):
token = doc_dep[i]
if token.tag_ in ['VBP', 'VBZ']:
print(token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_)
text = text.replace(token.text, token._.inflect("VBD"))
print(text)产出：As she left the kitchen, his voice followed her.
注意:我用的是spacy 3
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62945590
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