テキスト内の場所の名前を見つけるためのNLP

Question

私は、機能の1つである単純な仮想アシスタントを構築しています。これは、2つの場所の間のルートを見つけて地図上に表示することです。 ユーザーは「デリーからムンバイに行きたい」 や「デリーからムンバイへのルートを見つける」 などのテキストを入力します。 NLPを使用してテキストから場所の名前を取得するにはどうすればよいですか？ 私はタガーを使用しようとしましたが、ロケーション名が "new delhi"のような2つの単語の場合、タグを使用することはできません。何をすればいいですか？

Answer 1

あなたのシステムは、（おおよそ）動作するはずのクエリ/場所の種類でトレーニングする必要があります。それには、ニューデリー、ニューヨーク、リオデジャネイロなど、二重または三重のトークンの場所が含まれます。基礎となるアルゴリズムは、その種のトークンラベリングをサポートしなければならない。そうでない場合は、より柔軟なものを探してください。スタンフォードのNLPには、この目的に役立つライブラリがいくつかあります。

Answer 2

NLPのお気に入りのPythonライブラリはNLTKです。

import nltk 

sentence = "I want to go from Delhi to Mumbai" 
tagged = nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(sentence)) 
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged) 
entities 

あなたは、このようなNLTKと一緒scikit-学ぶなど、他の機械学習ライブラリを使用することができ、結果をより正確にするために

Tree('S', [('I', 'PRP'), ('want', 'VBP'), ('to', 'TO'), ('go', 'VB'), ('from', 'IN'), Tree('GPE', [('Delhi', 'NNP')]), ('to', 'TO'), ('Mumbai', 'VB')]) 

...のようなものを出力します。

http://bbengfort.github.io/tutorials/2016/05/19/text-classification-nltk-sckit-learn.html