Искажение границ предложений: продвинутое использование TPerlRegex в Delphi

Delphi , Синтаксис , Текст и Строки

Вопрос определения границ предложений в тексте является сложной задачей, особенно учитывая наличие неоднозначных слов и кавычек, таких как "U.S.A", "Prof.", "Dr." и других сокращений. При использовании библиотеки TPerlRegex и Regular Expression Cookbook от Яна Гойваэртса, может возникнуть затруднение с написанием регулярного выражения для точного определения предложений.

Определение предложения

Первым шагом к решению задачи является определение того, что именно вы считаете предложением. Например, фраза "He said: "It's OK!"", является одним или двумя предложениями? Ответ зависит от вашего определения.

Подходы к решению

Использование регулярных выражений для определения предложений может быть не лучшим решением. Вместо этого, можно сканировать текст, обращая внимание на последовательности символов. Точка, за которой следует пробел или перевод строки, скорее всего, указывает на конец предложения. Это позволяет исключить из рассмотрения сокращения, не следующие за пробелом, например "U.S.A".

Для общих аббревиатур, таких как "Prof.", "Dr.", можно создать словарь, который будет редактируемым пользователями, так как в каждом языке есть свои уникальные сокращения.

Также стоит учитывать, что правила пунктуации могут отличаться в разных языках. Например, в английском языке точка внутри скобок ставится внутри ("like this."), в то время как в польском - снаружи ("like this"). Это же правило применимо к кавычкам и апострофам.

Примеры сложностей

Даже с использованием словаря, который распознает сокращения, могут возникнуть сложности. Например:

Most people called him Professor Jones, but to me he was simply The Prof.

В этом случае, если вы знаете, что "Prof." является аббревиатурой, это не поможет определить конец предложения, так как следующее за ним предложение может начинаться с большой буквы, но это не гарантирует правильное разделение предложений.

Использование NLP

Для более точного определения предложений можно использовать NLP-процессоры с предобученными моделями, такими как EnglishSD.nbin для OpenNLP, который может быть интегрирован в Visual Studio с помощью SharpNLP.

Пример кода на Object Pascal для использования NLP-процессора:

private
    mModelPath: string = 'C:\path\to\your\model\EnglishSD.nbin';
    mSentenceDetector: TMaximumEntropySentenceDetector;

function SplitSentences(const paragraph: string): TArray<string>;
begin
    if mSentenceDetector = nil then
        mSentenceDetector := TMaximumEntropySentenceDetector.Create(nil);
    mSentenceDetector.LoadModel(mModelPath);
    Result := mSentenceDetector.SentenceDetect(paragraph);
end;

var
    sentences: TArray<string>;
begin
    sentences := SplitSentences('Проф. Джессика - замечательная женщина. Она родом из США. Она замужем за мистером Джейкобом младшим.');
end;

Важно также провести тестирование с различными параграфами, чтобы убедиться в корректности работы алгоритма.

Заключение

Определение предложений в тексте - задача, требующая точного понимания контекста и правил языка. Регулярные выражения могут быть полезны, но для более сложных случаев лучше использовать NLP-процессоры с предобученными моделями.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Искажение границ предложений при использовании продвинутых возможностей TPerlRegex в Delphi и применение NLP для их определения.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Текст и Строки ::