как извлечь нужную мне информацию с помощью NLKT

Я хочу извлечь соответствующую информацию по нескольким темам. Например:

• Информация о товаре
• покупательский опыт клиента
• рекомендация семьи или друга

На первом этапе я извлекаю информацию с одного из веб-сайтов. например :

Я думаю, что AIA предлагает более лучшее страхование жизни по сравнению с моим сравнением и сравнением компаний, и, что наиболее важно, по моему мнению, это также медицинское страхование, да, есть некоторые агенты, которые будут продавать вам планы с высокой комиссией ... если что-то случится, вы можете связаться с компанией, также можете ... лучше найти надежного агента, который не просто работает на комиссию сейчас, они могут не обслуживать вас в будущем ... спасибо, Диана ""

Затем, используя NLTK в VS2015, я попытался разделить слова.

toks = nltk.word_tokenize(text)

Используя pos_tag, я могу пометить свои токсы

postoks = nltk.tag.pos_tag(toks)

из этой части я не уверен, что мне делать? Раньше я использовал IBM Text Analytic. В этом программном обеспечении я использую для создания словаря, затем создаю некоторый шаблон, а затем анализирую данные. например :

Образец словаря: Insurance_cmp : {AIA, IMG, SABB}

Образец узора:

Insurance_cmp + Good_Feeling_Pattern

Insurance_cmp + ['покупка|Купить'] + Bad_Feeling_Pattern

Good_Feeling_Pattern = [хорошо, нравится, мило]

Bad_Feeling_Pattern = [плохо, хуже, нехорошо, сожаление]

Я пытался узнать, могу ли я смоделировать то же самое в NLKT? чанкер и создание грамматики могут помочь мне извлечь то, что я ищу? могу ли я иметь вашу идею, чтобы улучшить себя, пожалуйста?

grammar = r"""
    NBAR:
        {<NN.*|JJ>*<NN.*>}  # Nouns and Adjectives, terminated with Nouns

    NP:
        {<NBAR>}
        {<NBAR><IN><NBAR>}  # Above, connected with in/of/etc...
"""
chunker = nltk.RegexpParser(grammar)

tree = chunker.parse(postoks)

Пожалуйста, помогите мне, что может быть моим следующим шагом, чтобы достичь моей цели?