Spacyが自然な音声処理のための強力なPythonモジュールであると言われて以来、私は名詞以上の単語をグループ化する方法を切望しています最も重要なのは、前置詞のフレーズです。 Spacy関数があるとは思いますが、SpacySpaCyのインポートは既にプロジェクトで実装されていると思います。 それにもかかわらず、私はフレーズの認識/チャンクの可能性については開いています。Python：Spacyなどを使用した名詞句（例：前置詞）以外のチャンク
ここではPPを入手するための解決策があります。一般的にはsubtreeを使ってフレーズを得ることができます。
def get_pps(doc):
"Function to get PPs from a parsed document."
pps = []
for token in doc:
# Try this with other parts of speech for different subtrees.
if token.pos_ == 'ADP':
pp = ' '.join([tok.orth_ for tok in token.subtree])
pps.append(pp)
return pps
使用法：
ex = 'A short man in blue jeans is working in the kitchen.'
doc = nlp(ex)
get_pps(doc)
この版画：
['in blue jeans', 'in the kitchen']
はあなたが特に何をしたいの例を与えることができますか？おそらく、それに対応する望ましい出力を持つ入力例のように。 – Harrison
もちろん。ドイツ語の入力の翻訳として、 "私は大学に運転するのにどれくらい時間がかかりますか？" （ドイツ語で "Wie lange brauche ich bis zur Uni？"）。前置詞句がどこから構成されているかを知ることによって、あるいは他の分野で使われているような正確な規則（PP→PREP + NP）を記述することによって、[DET]大学[名詞]を前置詞段階としてチャンク化したいPythonモジュール。 SpaCyは私のプログラムでタグ付けに使用されていて、名詞チャンクをサポートしているようですが、追加のチャンクを認識するためのサポートモジュールまたはその内部の機能を持っていたいと思います。 –