Что делать
Надеемся объединить информацию из данного предложения и существующего словаря в НЛП.
Ключевыми словами являются ожидаемые существительные и определители извлечения, например the и some.
#input text = "В стиральной машине много тарелок и стаканов. Эти тарелки мои любимые." ключевые слова = ['тарелка', 'стакан', 'стиральная машина'] #существующие данные dic = {'тарелка':'красный', 'стекло':'прозрачный', 'машина':'серый'} Вывод и ошибка Я хотел бы знать, как решить проблему, чтобы получить предпочтительный результат, связанный с проблемой частичного соответствия.
Надеемся добавить элементы части составных слов, в данном случае элемент машина к ключевому элементу стиральная машина.
Я не хочу создавать новый ключ, а хочу выполнить частичное сопоставление между ключами «машинаистиральная машина».
выход
{'тарелка': [], 'стакан': [], 'стиральная машина': []} тарелка Некоторые {'plate': ['Some'], 'glass': [], 'стиральная машина': []} машина ошибка
Traceback (самый последний вызов — последний): Файл «sample.py», строка 51, в результат[токен.голова.лемма_].append(токен.текст) KeyError: «машина» Результаты первого испытания Надеемся не добавлять новый ключ «машина», а добавить элементы machine в стиральную машину.
{'plate': ['Некоторые', 'Эти', 'красный'], 'стекло': ['прозрачный'], 'стиральная машина': [], 'машина': ['the', 'grey']} Ожидаемый результат
#output {'тарелка':['красный', 'немного'], 'стекло':['прозрачный', 'немного'], 'стиральная машина':['серый', 'the'] }
