利用spacy和Matcher提取NER主语+动词的问题

首先，Spacy是一个自然语言处理（NLP）库，它提供了一些功能，例如词性标注、实体识别（NER）和句法分析等。Matcher是Spacy库中的一个组件，用于进行文本匹配。通过结合使用Spacy和Matcher，可以提取出问题中的NER主语和动词。

下面是一个示例代码，演示如何使用Spacy和Matcher提取NER主语+动词的问题：

import spacy
from spacy.matcher import Matcher

# 加载Spacy的英文模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 定义Matcher模式，匹配一个名词短语作为主语，后跟一个动词
pattern = [{"POS": "NOUN", "OP": "+"}, {"POS": "VERB"}]

# 初始化Matcher
matcher = Matcher(nlp.vocab)
matcher.add("NOUN_VERB_PATTERN", [pattern])

# 问题文本
question = "What is the purpose of cloud computing?"

# 对问题文本进行分词和词性标注
doc = nlp(question)

# 在问题文本中查找匹配的模式
matches = matcher(doc)

# 提取NER主语+动词
subject_verb = [doc[start:end].text for match_id, start, end in matches]

# 输出结果
print(subject_verb)

在上述示例中，我们首先加载了Spacy的英文模型，然后定义了Matcher模式，该模式匹配一个名词短语作为主语，后跟一个动词。接下来，我们使用Matcher在问题文本中查找匹配的模式，并提取出NER主语+动词。

对于问题"What is the purpose of cloud computing?"，上述代码将输出["purpose of cloud computing"]作为NER主语+动词。

总结起来，利用Spacy和Matcher提取NER主语+动词的问题是通过结合Spacy的实体识别和Matcher的文本匹配功能来实现的。