(Code) Python implementation of phrase extraction from sentence
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import numpy as np
import string
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from textblob import TextBlob import pdb max_phrase_length = 5 basicPath = '/media/wangxiao/b8efbc67-7ea5-476d-9631-70da75f84e2d/train_dataset/' path = basicPath
files = os.listdir(path)
print(path) word_base_path = '/media/wangxiao/b8efbc67-7ea5-476d-9631-70da75f84e2d/train_dataset/word_list.txt'
wordBase = open(word_base_path, 'r')
wordList = [] lines = wordBase.readlines()
for line in lines:
line_ = line.rstrip('\n').rstrip('.')
# pdb.set_trace()
wordList.append(line_) for i in range(len(files)):
videoName = files[i]
print videoName
langPath = path + videoName + '/language.txt' ## for other datset
# langPath = path + videoName + '/' + videoName+'.txt'
f = open(langPath, 'r')
language = f.readline()
words = word_tokenize(language)
token_results = nltk.pos_tag(words)
blob = TextBlob(language) print blob.noun_phrases langPath_Phrase = path + videoName + '/auto_extracted_Phrase.txt'
f_phrase = open(langPath_Phrase, 'w') langPath_PhraseIndex = path + videoName + '/autoExtracted_Phrase_Index.txt'
f_phrase_Idx = open(langPath_PhraseIndex, 'w') # pdb.set_trace() for j in range(len(blob.noun_phrases)):
phrase = blob.noun_phrases[j]
f_phrase.write(phrase)
f_phrase.write('\n') written_num = 0 if len(phrase) > 1:
word_ = word_tokenize(phrase) for phraseIndex in range(len(word_)):
wordINDEX = wordList.index(word_[phraseIndex])
f_phrase_Idx.write(str(wordINDEX))
f_phrase_Idx.write(',')
written_num = written_num + 1 if written_num < max_phrase_length:
diff_num = max_phrase_length - written_num
for k in range(diff_num):
f_phrase_Idx.write('')
f_phrase_Idx.write(',')
f_phrase_Idx.write('\n')
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