#!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 # File: triple_extraction.py # Author: lhy # Date: 18-3-12 from sentence_parser import * import re class TripleExtractor: def __init__(self): self.parser = LtpParser() '''文章分句处理, 切分长句，冒号，分号，感叹号等做切分标识''' def split_sents(self, content): return [sentence for sentence in re.split(r'[？?！!。；;：:\n\r]', content) if sentence] '''利用语义角色标注,直接获取主谓宾三元组,基于A0,A1,A2''' def ruler1(self, words, postags, roles_dict, role_index): v = words[role_index] role_info = roles_dict[role_index] if 'A0' in role_info.keys() and 'A1' in role_info.keys(): s = ''.join([words[word_index] for word_index in range(role_info['A0'][1], role_info['A0'][2]+1) if postags[word_index][0] not in ['w', 'u', 'x'] and words[word_index]]) o = ''.join([words[word_index] for word_index in range(role_info['A1'][1], role_info['A1'][2]+1) if postags[word_index][0] not in ['w', 'u', 'x'] and words[word_index]]) if s and o: return '1', [s, v, o] # elif 'A0' in role_info: # s = ''.join([words[word_index] for word_index in range(role_info['A0'][1], role_info['A0'][2] + 1) if # postags[word_index][0] not in ['w', 'u', 'x']]) # if s: # return '2', [s, v] # elif 'A1' in role_info: # o = ''.join([words[word_index] for word_index in range(role_info['A1'][1], role_info['A1'][2]+1) if # postags[word_index][0] not in ['w', 'u', 'x']]) # return '3', [v, o] return '4', [] '''三元组抽取主函数''' def ruler2(self, words, postags, child_dict_list, arcs, roles_dict): svos = [] for index in range(len(postags)): tmp = 1 # 先借助语义角色标注的结果，进行三元组抽取 if index in roles_dict: flag, triple = self.ruler1(words, postags, roles_dict, index) if flag == '1': svos.append(triple) tmp = 0 if tmp == 1: # 如果语义角色标记为空，则使用依存句法进行抽取 # if postags[index] == 'v': if postags[index]: # 抽取以谓词为中心的事实三元组 child_dict = child_dict_list[index] # 主谓宾 if 'SBV' in child_dict and 'VOB' in child_dict: r = words[index] e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0]) svos.append([e1, r, e2]) # 定语后置，动宾关系 relation = arcs[index][0] head = arcs[index][2] if relation == 'ATT': if 'VOB' in child_dict: e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, head - 1) r = words[index] e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0]) temp_string = r + e2 if temp_string == e1[:len(temp_string)]: e1 = e1[len(temp_string):] if temp_string not in e1: svos.append([e1, r, e2]) # 含有介宾关系的主谓动补关系 if 'SBV' in child_dict and 'CMP' in child_dict: e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) cmp_index = child_dict['CMP'][0] r = words[index] + words[cmp_index] if 'POB' in child_dict_list[cmp_index]: e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict_list[cmp_index]['POB'][0]) svos.append([e1, r, e2]) return svos '''对找出的主语或者宾语进行扩展''' def complete_e(self, words, postags, child_dict_list, word_index): child_dict = child_dict_list[word_index] prefix = '' if 'ATT' in child_dict: for i in range(len(child_dict['ATT'])): prefix += self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['ATT'][i]) postfix = '' if postags[word_index] == 'v': if 'VOB' in child_dict: postfix += self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0]) if 'SBV' in child_dict: prefix = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) + prefix return prefix + words[word_index] + postfix '''程序主控函数''' def triples_main(self, content): sentences = self.split_sents(content) svos = [] for sentence in sentences: words, postags, child_dict_list, roles_dict, arcs = self.parser.parser_main(sentence) svo = self.ruler2(words, postags, child_dict_list, arcs, roles_dict) svos += svo return svos '''测试''' def test(): content1 = """环境很好，位置独立性很强，比较安静很切合店名，半闲居，偷得半日闲。点了比较经典的菜品，味道果然不错！烤乳鸽，超级赞赞赞，脆皮焦香，肉质细嫩，超好吃。艇仔粥料很足，香葱自己添加，很贴心。金钱肚味道不错，不过没有在广州吃的烂，牙口不好的慎点。凤爪很火候很好，推荐。最惊艳的是长寿菜，菜料十足，很新鲜，清淡又不乏味道，而且没有添加调料的味道，搭配的非常不错！""" content2 = """近日，一条男子高铁吃泡面被女乘客怒怼的视频引发热议。女子情绪激动，言辞激烈，大声斥责该乘客，称高铁上有规定不能吃泡面，质问其“有公德心吗”“没素质”。视频曝光后，该女子回应称，因自己的孩子对泡面过敏，曾跟这名男子沟通过，但对方执意不听，她才发泄不满，并称男子拍视频上传已侵犯了她的隐私权和名誉权，将采取法律手段。12306客服人员表示，高铁、动车上一般不卖泡面，但没有规定高铁、动车上不能吃泡面。 高铁属于密封性较强的空间，每名乘客都有维护高铁内秩序，不破坏该空间内空气质量的义务。这也是乘客作为公民应当具备的基本品质。但是，在高铁没有明确禁止食用泡面等食物的背景下，以影响自己或孩子为由阻挠他人食用某种食品并厉声斥责，恐怕也超出了权利边界。当人们在公共场所活动时，不宜过分干涉他人权利，这样才能构建和谐美好的公共秩序。 一般来说，个人的权利便是他人的义务，任何人不得随意侵犯他人权利，这是每个公民得以正常工作、生活的基本条件。如果权利可以被肆意侵犯而得不到救济，社会将无法运转，人们也没有幸福可言。如西谚所说，“你的权利止于我的鼻尖”，“你可以唱歌，但不能在午夜破坏我的美梦”。无论何种权利，其能够得以行使的前提是不影响他人正常生活，不违反公共利益和公序良俗。超越了这个边界，权利便不再为权利，也就不再受到保护。 在“男子高铁吃泡面被怒怼”事件中，初一看，吃泡面男子可能侵犯公共场所秩序，被怒怼乃咎由自取，其实不尽然。虽然高铁属于封闭空间，但与禁止食用刺激性食品的地铁不同，高铁运营方虽然不建议食用泡面等刺激性食品，但并未作出禁止性规定。由此可见，即使食用泡面、榴莲、麻辣烫等食物可能产生刺激性味道，让他人不适，但是否食用该食品，依然取决于个人喜好，他人无权随意干涉乃至横加斥责。这也是此事件披露后，很多网友并未一边倒地批评食用泡面的男子，反而认为女乘客不该高声喧哗。 现代社会，公民的义务一般分为法律义务和道德义务。如果某个行为被确定为法律义务，行为人必须遵守，一旦违反，无论是受害人抑或旁观群众，均有权制止、投诉、举报。违法者既会受到应有惩戒，也会受到道德谴责，积极制止者则属于应受鼓励的见义勇为。如果有人违反道德义务，则应受到道德和舆论谴责，并有可能被追究法律责任。如在公共场所随地吐痰、乱扔垃圾、脱掉鞋子、随意插队等。此时，如果行为人对他人的劝阻置之不理甚至行凶报复，无疑要受到严厉惩戒。 当然，随着社会的发展，某些道德义务可能上升为法律义务。如之前，很多人对公共场所吸烟不以为然，烟民可以旁若无人地吞云吐雾。现在，要是还有人不识时务地在公共场所吸烟，必然将成为众矢之的。 再回到“高铁吃泡面”事件，要是随着人们观念的更新，在高铁上不得吃泡面等可能产生刺激性气味的食物逐渐成为共识，或者上升到道德义务或法律义务。斥责、制止他人吃泡面将理直气壮，否则很难摆脱“矫情”，“将自我权利凌驾于他人权利之上”的嫌疑。 在相关部门并未禁止在高铁上吃泡面的背景下，吃不吃泡面系个人权利或者个人私德，是不违反公共利益的个人正常生活的一部分。如果认为他人吃泡面让自己不适，最好是请求他人配合并加以感谢，而非站在道德制高点强制干预。只有每个人行使权利时不逾越边界，与他人沟通时好好说话，不过分自我地将幸福和舒适凌驾于他人之上，人与人之间才更趋于平等，公共生活才更趋向美好有序。""" content3 = '''（原标题：央视独家采访：陕西榆林产妇坠楼事件在场人员还原事情经过） 央视新闻客户端11月24日消息，2017年8月31日晚，在陕西省榆林市第一医院绥德院区，产妇马茸茸在待产时，从医院五楼坠亡。事发后，医院方面表示，由于家属多次拒绝剖宫产，最终导致产妇难忍疼痛跳楼。但是产妇家属却声称，曾向医生多次提出剖宫产被拒绝。 事情经过究竟如何，曾引起舆论纷纷，而随着时间的推移，更多的反思也留给了我们，只有解决了这起事件中暴露出的一些问题，比如患者的医疗选择权，人们对剖宫产和顺产的认识问题等，这样的悲剧才不会再次发生。央视记者找到了等待产妇的家属，主治医生，病区主任，以及当时的两位助产师，一位实习医生，希望通过他们的讲述，更准确地还原事情经过。 产妇待产时坠亡，事件有何疑点。公安机关经过调查，排除他杀可能，初步认定马茸茸为跳楼自杀身亡。马茸茸为何会在医院待产期间跳楼身亡，这让所有人的目光都聚焦到了榆林第一医院，这家在当地人心目中数一数二的大医院。 就这起事件来说，如何保障患者和家属的知情权，如何让患者和医生能够多一份实质化的沟通？这就需要与之相关的法律法规更加的细化、人性化并且充满温度。用这种温度来消除孕妇对未知的恐惧，来保障医患双方的权益，迎接新生儿平安健康地来到这个世界。''' content4 = '李克强总理今天来我家了,我感到非常荣幸' content5 = ''' 以色列国防军20日对加沙地带实施轰炸，造成3名巴勒斯坦武装人员死亡。此外，巴勒斯坦人与以色列士兵当天在加沙地带与以交界地区发生冲突，一名巴勒斯坦人被打死。当天的冲突还造成210名巴勒斯坦人受伤。 当天，数千名巴勒斯坦人在加沙地带边境地区继续“回归大游行”抗议活动。部分示威者燃烧轮胎，并向以军投掷石块、燃烧瓶等，驻守边境的以军士兵向示威人群发射催泪瓦斯并开枪射击。''' extractor = TripleExtractor() svos = extractor.triples_main(content2) print('svos', svos) test()