本文介绍了PYTHON中的主体对象标识的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我想识别一组句子的主语和宾语。我的实际工作是从一组审查数据中识别因果关系。
我正在使用Spacy Package来分块和解析数据。但并没有真正达到我的目标。有没有办法做到这一点？
例如：
I thought it was the complete set
输出：
subject object
I complete set
推荐答案
以最简单的方式。 依赖项由内标识访问。dep_ 已导入空间：
import spacy
nlp = spacy.load('en')
parsed_text = nlp(u"I thought it was the complete set")
#get token dependencies
for text in parsed_text:
#subject would be
if text.dep_ == "nsubj":
subject = text.orth_
#iobj for indirect object
if text.dep_ == "iobj":
indirect_object = text.orth_
#dobj for direct object
if text.dep_ == "dobj":
direct_object = text.orth_
print(subject)
print(direct_object)
print(indirect_object)
这篇关于PYTHON中的主体对象标识的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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