品詞別に分類された単語からの意味のある文章生成

Question

私は自然言語生成プロジェクトに取り組んでいます。 名詞、動詞、形容詞などのパラグラフから単語の袋を作成しました と私はパターンSubject +動詞+オブジェクトの文を生成しようとしています。
例：

• 名詞：エリザベス、犬、エッフェル塔、自転車
• 動詞：、歌う樹皮、
• 電流出力を照らす：エリザベスは、輝くエッフェル塔が吠える、自転車は..etc
を歌います
• 期待ペア：エリザベスはバイクが

件名輝くと動詞が意味のあるsentence.Isを作成する関係を持っている必要があり、エッフェル塔が輝いて、犬の鳴き声を歌いますサブジェクト+動詞パターンを生成するための名詞と可能性のある動詞との関係を確立する方法はありますか？

また、動詞がある場合は、入力コーパスを使用して新しい意味のある文章を生成する可能性のあるオブジェクトを見つけることができますか？
例：

• 動詞：乗馬、
• オブジェクトの読み込み：馬、自転車、書籍、小説を。
• 期待されるペア：乗馬、乗馬バイク、本を読むこと、小説を読むこと。

Answer 1

このように考えてみましょう。吠えや歌のような特定の行為は、生き物の存在によってのみ行うことができるので、バイク、 無生物、歌うことはできません。また、吠えることは動物によって行われ、すなわち、人間は吠える行為をする者になることはできない。 各構成要素の特定の機能を定義しましょう。例えば：

eli = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'Elizabeth', 'FEAT':'human'} 
dog = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'dog', 'FEAT':'animal'} 
eiffel = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'Eiffel Tower', 'FEAT':'inanimate'} 
bike = {'CAT': 'N', 'ORTH': 'Bike', 'FEAT':'inanimate'} 

nouns = [eli, dog, eiffel, bike] 

sings = {'CAT': 'V', 'ORTH': 'sings', 'FEAT':'human'} 
barks = {'CAT': 'V', 'ORTH': 'barks', 'FEAT':'animal'} 
shines = {'CAT': 'V', 'ORTH': 'shines', 'FEAT':'inanimate'} 

verbs = [sings, barks, shines] 

# Our sentence pattern is: noun + verb + noun 

for n in nouns: 
    for v in verbs: 
     if n['FEAT'] == v['FEAT']: 
      print('{} {}'.format(n['ORTH'], v['ORTH'])) 

あなたがこれを実行すると、あなたが得る：

>>> 
Elizabeth sings 
dog barks 
Eiffel Tower shines 
Bike shines 
>>> 

同じことが、適切なオブジェクトと動詞のペアリングのために行きます。ペアに適切な機能を割り当てるだけで済みます。

Answer 2

Nate Chambersのという名前で作品のセットをご覧ください。彼はあなたが望むことをします。

Thisも該当します。