如何使用 NLP 识别句子中的肇事者和受害者？

Question

我是 NLP 的新手，正在寻找可以帮助我确定主题的主题进行探索。具体来说，受害者和攻击者在以下情况下：

The UK was attacked by China over several weeks

Over several weeks, China attacked the UK.

使用 SpaCy，我已经确定了主题，但它们会根据位置而变化：

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc1 = nlp("China attacked the UK over several weeks")
doc2 = nlp("The UK was attacked by China over several weeks")
docs = [doc1, doc2]
for doc in docs:
  print("============")
  for chunk in doc.noun_chunks:
    print(chunk.text, chunk.root.text, chunk.root.dep_,
            chunk.root.head.text)

输出：

============
China China nsubj attacked
the UK UK dobj attacked
several weeks weeks pobj over
============
The UK UK nsubjpass attacked
China China pobj by
several weeks weeks pobj over

如有任何帮助和指导，我们将不胜感激。

Answer 1

这叫做语义角色标注，很难。在 spaCy 中，我们的一般建议是不要将其建模为 NER，而是使用通用的 NER 标签，如 PERSON（或此处的 GPE）和依赖项解析，看看在考虑其他方法之前你能走多远。

请参阅 spaCy 课程 chapter 4 中的第 10 节，了解有关此问题的非常具体的概述。

我推荐 Jurafsky & Martin's book。

要了解有关该主题的研究概况

如何使用 NLP 识别句子中的肇事者和受害者？

How can I identify the perpetrator and victim in a sentence using NLP?

python

nlp

spacy