Exponenta Banner
exponenta event banner

addPartOfSpeechDetails

Добавьте теги части речи в документы

свернуть все на странице

Синтаксис

updatedDocuments = addPartOfSpeechDetails(documents)
updatedDocuments = addPartOfSpeechDetails(documents,Name,Value)

Описание

Используйте addPartOfSpeechDetails добавить часть речи помечает к документам.

Функция поддерживает английский, японский язык, немецкий язык и корейский текст.

пример

updatedDocuments = addPartOfSpeechDetails(documents) обнаруживает части речи в documents и обновляет маркерные детали. Функция, по умолчанию, повторно маркирует текст для маркировки части речи. Например, функция разделяет слово, "вы -" в лексемы "вы" и "'ре". Получить детали части речи от updatedDocuments, используйте tokenDetails.

updatedDocuments = addPartOfSpeechDetails(documents,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение".

Совет

Используйте addPartOfSpeechDetails перед использованием lowerверхний, erasePunctuation, normalizeWords, removeWords, и removeStopWords функции как addPartOfSpeechDetails информация об использовании, которая удалена этими функциями.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст из sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

Посмотрите маркерные детали первых нескольких лексем. 

tdetails = tokenDetails(documents);
head(tdetails)
ans=8×5 table
       Token       DocumentNumber    LineNumber     Type      Language
    ___________    ______________    __________    _______    ________

    "fairest"            1               1         letters       en   
    "creatures"          1               1         letters       en   
    "desire"             1               1         letters       en   
    "increase"           1               1         letters       en   
    "thereby"            1               1         letters       en   
    "beautys"            1               1         letters       en   
    "rose"               1               1         letters       en   
    "might"              1               1         letters       en

Добавьте, что часть речи назначает в документы с помощью addPartOfSpeechDetails функция. Эта функция сначала добавляет информацию о предложении в документы, и затем добавляет теги части речи в таблицу, возвращенную tokenDetails. Посмотрите обновленные маркерные детали первых нескольких лексем.

documents = addPartOfSpeechDetails(documents);
tdetails = tokenDetails(documents);
head(tdetails)
ans=8×7 table
       Token       DocumentNumber    SentenceNumber    LineNumber     Type      Language     PartOfSpeech 
    ___________    ______________    ______________    __________    _______    ________    ______________

    "fairest"            1                 1               1         letters       en       adjective     
    "creatures"          1                 1               1         letters       en       noun          
    "desire"             1                 1               1         letters       en       verb          
    "increase"           1                 1               1         letters       en       noun          
    "thereby"            1                 1               1         letters       en       adverb        
    "beautys"            1                 1               1         letters       en       verb          
    "rose"               1                 1               1         letters       en       noun          
    "might"              1                 1               1         letters       en       auxiliary-verb
Скрипт Open Live Script

Маркируйте японский текст с помощью tokenizedDocument.

str = [
    "恋に悩み、苦しむ。"
    "恋の悩みで 苦しむ。"
    "空に星が輝き、瞬いている。"
    "空の星が輝きを増している。"
    "駅までは遠くて、歩けない。"
    "遠くの駅まで歩けない。"
    "すもももももももものうち。"];
documents = tokenizedDocument(str);

Для японского текста можно получить детали части речи с помощью tokenDetails. Для английского текста необходимо сначала использовать addPartOfSpeechDetails.

tdetails = tokenDetails(documents);
head(tdetails)
ans=8×8 table
     Token     DocumentNumber    LineNumber       Type        Language    PartOfSpeech     Lemma       Entity  
    _______    ______________    __________    ___________    ________    ____________    _______    __________

    "恋"             1               1         letters           ja       noun            "恋"       non-entity
    "に"             1               1         letters           ja       adposition      "に"       non-entity
    "悩み"           1               1         letters           ja       verb            "悩む"      non-entity
    "、"             1               1         punctuation       ja       punctuation     "、"       non-entity
    "苦しむ"          1               1         letters           ja       verb            "苦しむ"    non-entity
    "。"             1               1         punctuation       ja       punctuation     "。"       non-entity
    "恋"             2               1         letters           ja       noun            "恋"       non-entity
    "の"             2               1         letters           ja       adposition      "の"       non-entity
Скрипт Open Live Script

Маркируйте немецкий текст с помощью tokenizedDocument.

str = [
    "Guten Morgen. Wie geht es dir?"
    "Heute wird ein guter Tag."];
documents = tokenizedDocument(str)
documents = 
  2x1 tokenizedDocument:

    8 tokens: Guten Morgen . Wie geht es dir ?
    6 tokens: Heute wird ein guter Tag .

Чтобы получить детали части речи для немецкого текста, сначала используйте addPartOfSpeechDetails.

documents = addPartOfSpeechDetails(documents);

Чтобы посмотреть детали части речи, используйте tokenDetails функция.

tdetails = tokenDetails(documents);
head(tdetails)
ans=8×7 table
     Token      DocumentNumber    SentenceNumber    LineNumber       Type        Language    PartOfSpeech
    ________    ______________    ______________    __________    ___________    ________    ____________

    "Guten"           1                 1               1         letters           de       adjective   
    "Morgen"          1                 1               1         letters           de       noun        
    "."               1                 1               1         punctuation       de       punctuation 
    "Wie"             1                 2               1         letters           de       adverb      
    "geht"            1                 2               1         letters           de       verb        
    "es"              1                 2               1         letters           de       pronoun     
    "dir"             1                 2               1         letters           de       pronoun     
    "?"               1                 2               1         punctuation       de       punctuation

Входные параметры

свернуть все

Введите документы, заданные как tokenizedDocument массив.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'DiscardKnownValues',true задает, чтобы отбросить ранее вычисленные детали и повторно вычислить их.

Метод, чтобы повторно маркировать документы, заданные как одно из следующего:

  • 'part-of-speech' – Преобразуйте лексемы для маркировки части речи. Функция выполняет эти задачи:

    • Разделите сложные слова. Например, разделите сложное слово "wanna" в лексемы "want" и "to". Это включает сложные слова, содержащие апострофы. Например, функция разделяет слово "don't" в лексемы "do" и "n't".

    • Объедините периоды с предыдущими сокращениями. Например, объедините лексемы "Mr" и "." в маркерный "Mr.".

    • Объедините запуски периодов в замещающие знаки. Например, объедините три экземпляра "." в один маркерный "...".

  • 'none' – Не повторно маркируйте документы.

Опция, чтобы отбросить ранее вычисленные детали и повторно вычислить их, заданный как true или false.

Типы данных: логический

Выходные аргументы

свернуть все

Обновленные документы, возвращенные как tokenizedDocument массив. Получить маркерные детали от updatedDocuments, используйте tokenDetails.

Алгоритмы

Если входные документы не содержат детали предложения, то функция сначала запускает addSentenceDetails.

Смотрите также

| | | | | | | |

Темы

Введенный в R2018b

Документация Text Analytics Toolbox
Поддержка