如何解析时间表达式（尤其是时间范围），使用Python？

Question

我有一个NLP任务，它有3个组成部分。我尝试了一些方法（最后提到），但没有得到好的结果。在

1. 检测语句中的时间表达式
2. 然后分类为时间戳，时间触发器或时间段。在
3. 将每个表达式与它的DateTime等效值相等。在

示例：

参考时间为2000小时，2015年7月20日星期四

1. 时间戳：

   我想在20分钟后预订一辆出租车

   Answer: [tStamp]2020 hrs, Thursday, July 20th
   

2. 时间触发器：

   2点以后的任何计时器都可以

   ^{pr2}$

   5点之前就好了

   [tTrigger] - start - now, 2000hrs, July 20th, 2015 : end - 0500 hrs, July 21st, 2015
   

3. 时间：

   我在旧金山工作了两年，

   [tPeriod] -  2013-2015
   

我试着用正则表达式做这个得到了非常一般的结果。我读到的第二个选项是尝试让模型从naivebays分类器学习，但是naivebays学习的是精确的单词，而不是短语。在

我在python中遇到了parsedatetime 1.5包，在某种程度上它在将短语转换为时间戳方面非常棒，它解决了3。上述问题，但我仍然无法解决拘留和分类问题。在

Answer 1

斯坦福的CoreNLP库有一个Python包装器，其中包括SUTime工具。查看在线SUTimedemo，看看这对您是否有用。在