文章と文以外の文章を単語列から分類する方法は？

Question

私はたくさんの行を持っており、2つのタイプに分類できます。単語列の

タイプ：

1. その有効な英語の文：

   経験： - コミットソフトウェアエンジニアとして、マイクロソフトテクノロジとビジネスインテリジェンス 上 の経験5年以上ツール。

2. ない有効な英語のセンテンス（単に単語列）：
   例：

   • クライアント：PMP自動車部品

   • HTML、カスケーディング・スタイル・シート、Javaスクリプト、JSP

   • 組織：Satyam Computer Services Ltd.、| ？ |指定：ソフトウェアエンジニア| ？ |再生時間：03/2006 03 /2010 | ？ |
   • SLC - 私はtask.iがNLTKによって分類のための機能として、POSタグを使用することができる機械学習のためのpythonを使用しています

2006サティヤムコンピュータサービスリミテッド - STCは、認定に値します。どのアルゴリズムをこの問題に適用できますか？

更新：
文章がないかどうかの予測にはどの機能を使用すべきですか？

Answer 1

あなたはtreetaggerwrapper使用することができます：使いやすいべきであるドキュメントから Reathedocs of TreetaggerWrapper

を：一文に含まは名詞（タグNN）、動詞（タグを保持している場合

import pprint # For proper print of sequences. 
import treetaggerwrapper 
#1) build a TreeTagger wrapper: 
tagger = treetaggerwrapper.TreeTagger(TAGLANG='en') 
#2) tag your text. 
tags = tagger.tag_text("This is a very short text to tag.") 
pprint.pprint(treetaggerwrapper.make_tags(tags)) 

はチェックVBZ ）と適切な文の句読点（タグSENT）