asp net mvc 5 pdf viewer : Merge pdf files software Library cloud windows asp.net html class NaturalLanguageProcessingWithPython30-part2093

(NP the/DT cat/NN)
(VP sit/VB (PP on/IN (NP the/DT mat/NN)))))))
This cascading process enables us to create deep structures. However,
creating and debugging a cascade is difficult, and there comes a point
where it is more effective to do full parsing (see Chapter 8). Also, the
cascading process can only produce trees of fixed depth (no deeper than
the number of stages in the cascade), and this is insufficient for complete
syntactic analysis.
Trees
tree is a set of connected labeled nodes, each reachable by a unique path from a
distinguished root node. Here’s an example of a tree (note that they are standardly
drawn upside-down):
(4)
We use a ‘family’ metaphor to talk about the relationships of nodes in a tree: for ex-
ample, 
S
is the parent of 
VP
; conversely 
VP
is a child of 
S
. Also, since 
NP
and 
VP
are both
children of 
S
, they are also siblings. For convenience, there is also a text format for
specifying trees:
(S
(NP Alice)
(VP
(V chased)
(NP
(Det the)
(N rabbit))))
Although we will focus on syntactic trees, trees can be used to encode any homogeneous
hierarchical structure that spans a sequence of linguistic forms (e.g., morphological
structure, discourse structure). In the general case, leaves and node values do not have
to be strings.
In NLTK, we create a tree by giving a node label and a list of children:
7.4  Recursion in Linguistic Structure e | | 279
Merge pdf files - Merge, append PDF files in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Provide C# Demo Codes for Merging and Appending PDF Document
acrobat combine pdf files; pdf merge comments
Merge pdf files - VB.NET PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Guide and Sample Codes to Merge PDF Documents in .NET Project
combine pdf online; pdf split and merge
>>> tree1 = nltk.Tree('NP', ['Alice'])
>>> print tree1
(NP Alice)
>>> tree2 = nltk.Tree('NP', ['the', 'rabbit'])
>>> print tree2
(NP the rabbit)
We can incorporate these into successively larger trees as follows:
>>> tree3 = nltk.Tree('VP', ['chased', tree2])
>>> tree4 = nltk.Tree('S', [tree1, tree3])
>>> print tree4
(S (NP Alice) (VP chased (NP the rabbit)))
Here are some of the methods available for tree objects:
>>> print tree4[1]
(VP chased (NP the rabbit))
>>> tree4[1].node
'VP'
>>> tree4.leaves()
['Alice', 'chased', 'the', 'rabbit']
>>> tree4[1][1][1]
'rabbit'
The bracketed representation for complex trees can be difficult to read. In these cases,
the 
draw
method can be very useful. It opens a new window, containing a graphical
representation of the tree. The tree display window allows you to zoom in and out, to
collapse and expand subtrees, and to print the graphical representation to a postscript
file (for inclusion in a document).
>>> tree3.draw()
Tree Traversal
It is standard to use a recursive function to traverse a tree. The listing in Example 7-7
demonstrates this.
Example 7-7. A recursive function to traverse a tree.
def traverse(t):
try:
t.node
except AttributeError:
print t,
else:
280 | | Chapter 7: Extracting Information from Text
Online Merge PDF files. Best free online merge PDF tool.
Online Merge PDF, Multiple PDF files into one. Download Free Trial. Easy converting! We try to make it as easy as possible to merge your PDF files.
add multiple pdf files into one online; break pdf file into multiple files
C# PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple files
Also able to combine generated split PDF document files with other PDF files to form a new PDF file. Split PDF Document into Multiple PDF Files in C#.
batch pdf merger online; acrobat split pdf into multiple files
# Now we know that t.node is defined
print '(', t.node,
for child in t:
traverse(child)
print ')',
>>> traverse(t)
( S ( NP Alice ) ( VP chased ( NP the rabbit ) ) )
We have used a technique called duck typing to detect that 
t
is a tree
(i.e., 
t.node
is defined).
7.5  Named Entity Recognition
At the start of this chapter, we briefly introduced named entities (NEs). Named entities
are definite noun phrases that refer to specific types of individuals, such as organiza-
tions, persons, dates, and so on. Table 7-3 lists some of the more commonly used types
of NEs. These should be self-explanatory, except for “FACILITY”: human-made arti-
facts in the domains of architecture and civil engineering; and “GPE”: geo-political
entities such as city, state/province, and country.
Table 7-3. Commonly used types of named entity
NE type
Examples
ORGANIZATION
Georgia-Pacific Corp., WHO
PERSON
Eddy Bonte, President Obama
LOCATION
Murray River, Mount Everest
DATE
June, 2008-06-29
TIME
two fifty a m, 1:30 p.m.
MONEY
175 million Canadian Dollars, GBP 10.40
PERCENT
twenty pct, 18.75 %
FACILITY
Washington Monument, Stonehenge
GPE
South East Asia, Midlothian
The goal of a named entity recognition (NER) system is to identify all textual men-
tions of the named entities. This can be broken down into two subtasks: identifying
the boundaries of the NE, and identifying its type. While named entity recognition is
frequently a prelude to identifying relations in Information Extraction, it can also con-
tribute to other tasks. For example, in Question Answering (QA), we try to improve
the precision of Information Retrieval by recovering not whole pages, but just those
parts which contain an answer to the user’s question. Most QA systems take the
7.5  Named Entity Recognition n | 281
C# TIFF: C#.NET Code to Merge and Append TIFF Files
string[] tifFiles = new string[] { @"C:\demo1.tif", @"C:\demo2.tif" }; // Merge these Tiff files to a single Tiff file and save it to output.tif.
c# combine pdf; acrobat merge pdf
VB.NET PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in vb.
' Convert PDF file to HTML5 files DocumentConverter.ConvertToHtml5("..\1.pdf", "..output\", RelativeType.SVG). Copyright © <2000-2016> by <RasterEdge.com>.
add pdf files together online; pdf merge documents
documents returned by standard Information Retrieval, and then attempt to isolate the
minimal text snippet in the document containing the answer. Now suppose the
question was Who was the first President of the US?, and one of the documents that was
retrieved contained the following passage:
(5) The Washington Monument is the most prominent structure in Washington,
D.C. and one of the city’s early attractions. It was built in honor of George
Washington, who led the country to independence and then became its first
President.
Analysis of the question leads us to expect that an answer should be of the form X was
the first President of the US, where X is not only a noun phrase, but also refers to a
named entity of type 
PER
. This should allow us to ignore the first sentence in the passage.
Although it contains two occurrences of Washington, named entity recognition should
tell us that neither of them has the correct type.
How do we go about identifying named entities? One option would be to look up each
word in an appropriate list of names. For example, in the case of locations, we could
use a gazetteer, or geographical dictionary, such as the Alexandria Gazetteer or the
Getty Gazetteer. However, doing this blindly runs into problems, as shown in Fig-
ure 7-5.
Figure 7-5. Location detection by simple lookup for a news story: Looking up every word in a gazetteer
is error-prone; case distinctions may help, but these are not always present.
Observe that the gazetteer has good coverage of locations in many countries, and in-
correctly finds locations like Sanchez in the Dominican Republic and On in Vietnam.
Of course we could omit such locations from the gazetteer, but then we won’t be able
to identify them when they do appear in a document.
It gets even harder in the case of names for people or organizations. Any list of such
names will probably have poor coverage. New organizations come into existence every
282 | | Chapter 7: Extracting Information from Text
C# Word - Merge Word Documents in C#.NET
File: Merge Word Files. |. Home ›› XDoc.Word ›› C# Word: Merge Word Files. Combine and Merge Multiple Word Files into One Using C#.
add pdf pages together; pdf merger online
C# PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in C#.net
How to Use C#.NET Demo Code to Convert PDF Document to HTML5 Files in C#.NET Class. Add necessary references: RasterEdge.Imaging.Basic.dll.
adding pdf pages together; pdf combine
day, so if we are trying to deal with contemporary newswire or blog entries, it is unlikely
that we will be able to recognize many of the entities using gazetteer lookup.
Another major source of difficulty is caused by the fact that many named entity terms
are ambiguous. Thus May and North are likely to be parts of named entities for DATE
and LOCATION, respectively, but could both be part of a PERSON; conversely Chris-
tian Dior looks like a PERSON but is more likely to be of type ORGANIZATION. A
term like Yankee will be an ordinary modifier in some contexts, but will be marked as
an entity of type ORGANIZATION in the phrase Yankee infielders.
Further challenges are posed by multiword names like Stanford University, and by
names that contain other names, such as Cecil H. Green Library and Escondido Village
Conference Service Center. In named entity recognition, therefore, we need to be able
to identify the beginning and end of multitoken sequences.
Named entity recognition is a task that is well suited to the type of classifier-based
approach that we saw for noun phrase chunking. In particular, we can build a tagger
that labels each word in a sentence using the IOB format, where chunks are labeled by
their appropriate type. Here is part of the CONLL 2002 (
conll2002
) Dutch training
data:
Eddy N B-PER
Bonte N I-PER
is V O
woordvoerder N O
van Prep O
diezelfde Pron O
Hogeschool N B-ORG
. Punc O
In this representation, there is one token per line, each with its part-of-speech tag and
its named entity tag. Based on this training corpus, we can construct a tagger that can
be used to label new sentences, and use the 
nltk.chunk.conlltags2tree()
function to
convert the tag sequences into a chunk tree.
NLTK provides a classifier that has already been trained to recognize named entities,
accessed with the function 
nltk.ne_chunk()
. If we set the parameter 
binary=True
,
then named entities are just tagged as 
NE
; otherwise, the classifier adds category labels
such as PERSON, ORGANIZATION, and GPE.
>>> sent = nltk.corpus.treebank.tagged_sents()[22]
>>> print nltk.ne_chunk(sent, binary=True) 
(S
The/DT
(NE U.S./NNP)
is/VBZ
one/CD
...
according/VBG
to/TO
(NE Brooke/NNP T./NNP Mossman/NNP)
...)
7.5  Named Entity Recognition n | 283
C# PowerPoint - Merge PowerPoint Documents in C#.NET
File: Merge PowerPoint Files. |. Home ›› XDoc.PowerPoint ›› C# PowerPoint: Merge PowerPoint Files. C# DLLs: Merge PowerPoint Files.
best pdf combiner; break a pdf into multiple files
VB.NET PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple
splitter control provides VB.NET developers an easy to use solution that they can split target multi-page PDF document file to one-page PDF files or they can
batch merge pdf; build pdf from multiple files
>>> print nltk.ne_chunk(sent) 
(S
The/DT
(GPE U.S./NNP)
is/VBZ
one/CD
...
according/VBG
to/TO
(PERSON Brooke/NNP T./NNP Mossman/NNP)
...)
7.6  Relation Extraction
Once named entities have been identified in a text, we then want to extract the relations
that exist between them. As indicated earlier, we will typically be looking for relations
between specified types of named entity. One way of approaching this task is to initially
look for all triples of the form (X, α, Y), where X and Y are named entities of the required
types, and α is the string of words that intervenes between X and Y. We can then use
regular expressions to pull out just those instances of α that express the relation that
we are looking for. The following example searches for strings that contain the word
in. The special regular expression 
(?!\b.+ing\b)
is a negative lookahead assertion that
allows us to disregard strings such as success in supervising the transition of, where in
is followed by a gerund.
>>> IN = re.compile(r'.*\bin\b(?!\b.+ing)')
>>> for doc in nltk.corpus.ieer.parsed_docs('NYT_19980315'):
...     for rel in nltk.sem.extract_rels('ORG', 'LOC', doc,
...         print nltk.sem.show_raw_rtuple(rel)
[ORG: 'WHYY'] 'in' [LOC: 'Philadelphia']
[ORG: 'Freedom Forum'] 'in' [LOC: 'Arlington']
[ORG: 'Open Text'] ', based in' [LOC: 'Waterloo']
[ORG: 'WGBH'] 'in' [LOC: 'Boston']
[ORG: 'Bastille Opera'] 'in' [LOC: 'Paris']
[ORG: 'Omnicom'] 'in' [LOC: 'New York']
[ORG: 'DDB Needham'] 'in' [LOC: 'New York']
[ORG: 'Kaplan Thaler Group'] 'in' [LOC: 'New York']
[ORG: 'BBDO South'] 'in' [LOC: 'Atlanta']
[ORG: 'Georgia-Pacific'] 'in' [LOC: 'Atlanta']
Searching for the keyword in works reasonably well, though it will also retrieve false
positives such as 
[ORG: House Transportation Committee] , secured the most money
in the [LOC: New York]
; there is unlikely to be a simple string-based method of ex-
cluding filler strings such as this.
284 | | Chapter 7: Extracting Information from Text
As shown earlier, the Dutch section of the CoNLL 2002 Named Entity Corpus contains
not just named entity annotation, but also part-of-speech tags. This allows us to devise
patterns that are sensitive to these tags, as shown in the next example. The method
show_clause()
prints out the relations in a clausal form, where the binary relation sym-
bol is specified as the value of parameter 
relsym
.
>>> from nltk.corpus import conll2002
>>> vnv = """
... (
... is/V|    # 3rd sing present and
... was/V|   # past forms of the verb zijn ('be')
... werd/V|  # and also present
... wordt/V  # past of worden ('become')
... )
... .*       # followed by anything
... van/Prep # followed by van ('of')
... """
>>> VAN = re.compile(vnv, re.VERBOSE)
>>> for doc in conll2002.chunked_sents('ned.train'):
...     for r in nltk.sem.extract_rels('PER', 'ORG', doc,
...         print  nltk.sem.show_clause(r, relsym="VAN") 
VAN("cornet_d'elzius", 'buitenlandse_handel')
VAN('johan_rottiers', 'kardinaal_van_roey_instituut')
VAN('annie_lennox', 'eurythmics')
Your Turn: Replace the last line 
with 
print show_raw_rtuple(rel,
lcon=True, rcon=True)
. This will show you the actual words that inter-
vene between the two NEs and also their left and right context, within
a default 10-word window. With the help of a Dutch dictionary, you
might be able to figure out why the result 
VAN('annie_lennox', 'euryth
mics')
is a false hit.
7.7  Summary
• Information extraction systems search large bodies of unrestricted text for specific
types of entities and relations, and use them to populate well-organized databases.
These databases can then be used to find answers for specific questions.
• The typical architecture for an information extraction system begins by segment-
ing, tokenizing, and part-of-speech tagging the text. The resulting data is then
searched for specific types of entity. Finally, the information extraction system
looks at entities that are mentioned near one another in the text, and tries to de-
termine whether specific relationships hold between those entities.
• Entity recognition is often performed using chunkers, which segment multitoken
sequences, and label them with the appropriate entity type. Common entity types
include ORGANIZATION, PERSON, LOCATION, DATE, TIME, MONEY, and
GPE (geo-political entity).
7.7  Summary y | | 285
• Chunkers can be constructed using rule-based systems, such as the 
RegexpParser
class provided by NLTK; or using machine learning techniques, such as the
ConsecutiveNPChunker
presented in this chapter. In either case, part-of-speech tags
are often a very important feature when searching for chunks.
• Although chunkers are specialized to create relatively flat data structures, where
no two chunks are allowed to overlap, they can be cascaded together to build nested
structures.
• Relation extraction can be performed using either rule-based systems, which typ-
ically look for specific patterns in the text that connect entities and the intervening
words; or using machine-learning systems, which typically attempt to learn such
patterns automatically from a training corpus.
7.8  Further Reading
Extra materials for this chapter are posted at http://www.nltk.org/, including links to
freely available resources on the Web. For more examples of chunking with NLTK,
please see the Chunking HOWTO at http://www.nltk.org/howto.
The popularity of chunking is due in great part to pioneering work by Abney, e.g.,
(Abney, 1996a). Abney’s Cass chunker is described in http://www.vinartus.net/spa/97a
.pdf.
The word chink initially meant a sequence of stopwords, according to a 1975 paper
by Ross and Tukey (Abney, 1996a).
The IOB format (or sometimes BIO Format) was developed for 
NP
chunking by (Ram-
shaw & Marcus, 1995), and was used for the shared 
NP
bracketing task run by the
Conference on Natural Language Learning (CoNLL) in 1999. The same format was
adopted by CoNLL 2000 for annotating a section of Wall Street Journal text as part of
a shared task on 
NP
chunking.
Section 13.5 of (Jurafsky & Martin, 2008) contains a discussion of chunking. Chapter
22 covers information extraction, including named entity recognition. For information
about text mining in biology and medicine, see (Ananiadou & McNaught, 2006).
For more information on the Getty and Alexandria gazetteers, see http://en.wikipedia
.org/wiki/Getty_Thesaurus_of_Geographic_Names and http://www.alexandria.ucsb
.edu/gazetteer/.
7.9  Exercises
1.○ The IOB format categorizes tagged tokens as 
I
O
, and 
B
. Why are three tags
necessary? What problem would be caused if we used 
I
and 
O
tags exclusively?
286 | | Chapter 7: Extracting Information from Text
2.○ Write a tag pattern to match noun phrases containing plural head nouns, e.g.,
many/JJ researchers/NNS
two/CD weeks/NNS
both/DT new/JJ positions/NNS
. Try
to do this by generalizing the tag pattern that handled singular noun phrases.
3.○ Pick one of the three chunk types in the CoNLL-2000 Chunking Corpus. Inspect
the data and try to observe any patterns in the POS tag sequences that make up
this kind of chunk. Develop a simple chunker using the regular expression chunker
nltk.RegexpParser
. Discuss any tag sequences that are difficult to chunk reliably.
4.○ An early definition of chunk was the material that occurs between chinks. De-
velop a chunker that starts by putting the whole sentence in a single chunk, and
then does the rest of its work solely by chinking. Determine which tags (or tag
sequences) are most likely to make up chinks with the help of your own utility
program. Compare the performance and simplicity of this approach relative to a
chunker based entirely on chunk rules.
5.◑ Write a tag pattern to cover noun phrases that contain gerunds, e.g., 
the/DT
receiving/VBG end/NN
assistant/NN managing/VBG editor/NN
. Add these patterns
to the grammar, one per line. Test your work using some tagged sentences of your
own devising.
6.◑ Write one or more tag patterns to handle coordinated noun phrases, e.g., 
July/
NNP and/CC August/NNP
all/DT your/PRP$ managers/NNS and/CC supervisors/NNS
,
company/NN courts/NNS and/CC adjudicators/NNS
.
7.◑ Carry out the following evaluation tasks for any of the chunkers you have de-
veloped earlier. (Note that most chunking corpora contain some internal incon-
sistencies, such that any reasonable rule-based approach will produce errors.)
a.Evaluate your chunker on 100 sentences from a chunked corpus, and report
the precision, recall, and F-measure.
b.Use the 
chunkscore.missed()
and 
chunkscore.incorrect()
methods to identify
the errors made by your chunker. Discuss.
c.Compare the performance of your chunker to the baseline chunker discussed
in the evaluation section of this chapter.
8.◑ Develop a chunker for one of the chunk types in the CoNLL Chunking Corpus
using a regular expression–based chunk grammar 
RegexpChunk
. Use any combina-
tion of rules for chunking, chinking, merging, or splitting.
9.◑ Sometimes a word is incorrectly tagged, e.g., the head noun in 
12/CD or/CC so/
RB cases/VBZ
. Instead of requiring manual correction of tagger output, good
chunkers are able to work with the erroneous output of taggers. Look for other
examples of correctly chunked noun phrases with incorrect tags.
10.◑ The bigram chunker scores about 90% accuracy. Study its errors and try to work
out why it doesn’t get 100% accuracy. Experiment with trigram chunking. Are you
able to improve the performance any more?
7.9  Exercises s | | 287
11.● Apply the n-gram and Brill tagging methods to IOB chunk tagging. Instead of
assigning POS tags to words, here we will assign IOB tags to the POS tags. E.g., if
the tag 
DT
(determiner) often occurs at the start of a chunk, it will be tagged 
B
(begin). Evaluate the performance of these chunking methods relative to the regular
expression chunking methods covered in this chapter.
12.● We saw in Chapter 5 that it is possible to establish an upper limit to tagging
performance by looking for ambiguous n-grams, which are n-grams that are tagged
in more than one possible way in the training data. Apply the same method to
determine an upper bound on the performance of an n-gram chunker.
13.● Pick one of the three chunk types in the CoNLL Chunking Corpus. Write func-
tions to do the following tasks for your chosen type:
a.List all the tag sequences that occur with each instance of this chunk type.
b.Count the frequency of each tag sequence, and produce a ranked list in order
of decreasing frequency; each line should consist of an integer (the frequency)
and the tag sequence.
c.Inspect the high-frequency tag sequences. Use these as the basis for developing
a better chunker.
14.● The baseline chunker presented in the evaluation section tends to create larger
chunks than it should. For example, the phrase 
[every/DT time/NN] [she/PRP]
sees/VBZ [a/DT newspaper/NN]
contains two consecutive chunks, and our baseline
chunker will incorrectly combine the first two: 
[every/DT time/NN she/PRP]
. Write
a program that finds which of these chunk-internal tags typically occur at the start
of a chunk, then devise one or more rules that will split up these chunks. Combine
these with the existing baseline chunker and re-evaluate it, to see if you have dis-
covered an improved baseline.
15.● Develop an 
NP
chunker that converts POS tagged text into a list of tuples, where
each tuple consists of a verb followed by a sequence of noun phrases and prepo-
sitions, e.g., 
the little cat sat on the mat
becomes 
('sat', 'on', 'NP')
...
16.● The Penn Treebank Corpus sample contains a section of tagged Wall Street
Journal text that has been chunked into noun phrases. The format uses square
brackets, and we have encountered it several times in this chapter. The corpus can
be accessed using: 
for sent in nltk.corpus.treebank_chunk.chunked_sents(fil
eid)
. These are flat trees, just as we got using 
nltk.cor
pus.conll2000.chunked_sents()
.
a.The functions 
nltk.tree.pprint()
and 
nltk.chunk.tree2conllstr()
can be
used to create Treebank and IOB strings from a tree. Write functions
chunk2brackets()
and 
chunk2iob()
that take a single chunk tree as their sole
argument, and return the required multiline string representation.
b.Write command-line conversion utilities 
bracket2iob.py
and 
iob2bracket.py
that take a file in Treebank or CoNLL format (respectively) and convert it to
the other format. (Obtain some raw Treebank or CoNLL data from the NLTK
288 | | Chapter 7: Extracting Information from Text
Documents you may be interested
Documents you may be interested