Python句子識別器，自動分類簡單、複合和複雜句子

一、什麼是句子分類器

句子分類器，即句子識別器，是一種自然語言處理技術，能夠根據句子結構和語法特徵將句子分為簡單句、複合句和複雜句。這種技術在實際應用中有很多用途，比如文本分類、信息抽取、機器翻譯等領域。

Python是一種功能強大的編程語言，也是自然語言處理領域中使用最廣泛的語言之一。Python有很多優秀的自然語言處理工具庫，比如nltk、spaCy等，可以幫助我們輕鬆實現句子分類器。

二、如何創建Python句子分類器

創建Python句子分類器需要以下步驟：

1、數據準備

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

text = "Python是一種功能強大的編程語言。它也被稱為最易學習的編程語言之一。Python常常用於Web開發、數據分析、人工智能等領域。然而，Python也有一些缺點。"

sentences = sent_tokenize(text)

首先需要準備一些文本數據，並將文本數據分割成句子。這裡我們使用nltk工具庫中的sent_tokenize()方法可以將文本分割成句子。

2、特徵提取

def extract_features(sentence):
    features = {}
    tokens = word_tokenize(sentence)
    pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
    features["word_count"] = len(tokens)
    features["verb_count"] = sum(1 for word, pos in pos_tags if pos.startswith('V'))
    features["adjective_count"] = sum(1 for word, pos in pos_tags if pos.startswith('JJ'))
    features["noun_count"] = sum(1 for word, pos in pos_tags if pos.startswith('NN'))
    return features

training_data = [(extract_features(sentence), "simple" if "," not in sentence and "and" not in sentence else "complex" if "," in sentence and "and" not in sentence else "compound") for sentence in sentences]

為了將句子分為簡單、複合和複雜句，我們需要提取一些特徵，比如句子中包含的動詞、形容詞、名詞個數等。我們可以使用nltk工具庫中的pos_tag()方法對句子進行詞性標註，然後根據詞性提取特徵。這裡我們將特徵包裝到字典類型的對象中，其鍵值對為特徵名和對應值。最終我們將每個句子的特徵和對應的分類存儲在一個列表中，這作為訓練數據。

3、訓練模型

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_data)

我們使用nltk工具庫中的NaiveBayesClassifier()方法對訓練數據進行分類器模型訓練。

4、測試模型

test_sentence = "Python經常被用於數據分析和機器學習。"
test_features = extract_features(test_sentence)
print(classifier.classify(test_features)) # Output: 'compound'

我們可以使用分類器對新句子進行測試。將新句子提取的特徵傳遞給分類器，可以輸出新句子所屬的類別。

三、代碼完整實例

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

def extract_features(sentence):
    features = {}
    tokens = word_tokenize(sentence)
    pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
    features["word_count"] = len(tokens)
    features["verb_count"] = sum(1 for word, pos in pos_tags if pos.startswith('V'))
    features["adjective_count"] = sum(1 for word, pos in pos_tags if pos.startswith('JJ'))
    features["noun_count"] = sum(1 for word, pos in pos_tags if pos.startswith('NN'))
    return features

text = "Python是一種功能強大的編程語言。它也被稱為最易學習的編程語言之一。Python常常用於Web開發、數據分析、人工智能等領域。然而，Python也有一些缺點。"

sentences = sent_tokenize(text)

training_data = [(extract_features(sentence), "simple" if "," not in sentence and "and" not in sentence else "complex" if "," in sentence and "and" not in sentence else "compound") for sentence in sentences]

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_data)

test_sentence = "Python經常被用於數據分析和機器學習。"
test_features = extract_features(test_sentence)
print(classifier.classify(test_features)) # Output: 'compound'