【自然语言处理】3.1NLTK工具集-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【自然语言处理】3.1NLTK工具集。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

3.1 NLTK工具集

介绍

NLTK为自然语言处理集
多语料库（Corpora）
词典资源（Lexicon），如WordNet
基本自然语言处理工具集
- 标记解析（Tokenization）
- 词干提取（Stemming）
- 词性标注（POS Tagging）
- 句法分析（Syntactic Parsing）
安装(command+R), pip install nltk

3.1.1 常见语料库和词典资源

下载
- nltk.download() 方法
```
import nltk
nltk.download() 
 ```
```
1. 停用词
- 因为语义不重要（如冠词），可以加快处理速度，所以减少规模，这些词语称为stopwords
```
 from nltk.corpus import stopwards
 stopwards.words()
```
1. 常见语料库
- 文本数据集（图片，聊天记录等）
  - 未标注语料库（raw text/生语料库/生文本）
    - 使用下载方法如上所示，直接访问原始文本文件（目录为下载的时候选择的存储目录）
    - 调用NLTK提供的功能
```
import nltk
```
    nltk.download(‘gutenberg’)
    from nltk.corpus import gutenberg
    gutenberg.raw(“austen-emma.txt”)
  - 人工标注语料库（Annotated corpus）```
    - 关于某项任务的结果（eg：句子记性语料库（sentence_polarity）包含了褒贬中性词，而且已经预处理过）
    - sentence_polarity使用方法
      - sentence_polarity.categories返回的是褒贬类信息，neg和pos
      - sentence_polarity.words(categories=‘pos’)选择语料库全部单词列表
```
		[(sentence, category) for category in sentence_polarity.categories()
		    for sentence in sentence_polarity.sents(categories=category)]
		    # 返回的是一个大列表，每个元素为一个句子的单词列表和对应褒贬构成元组
```

常用词典

WordNet

英语词义词典，Thesaurus定义了同义词集合（Synset），同义词集合有相同意义的词义组成。Gloss（剪短的释义），不同用一次集合之间具有一定关系

使用图示

 from nltk.corpus import wordnet
 nltk.download('wordnet')
 syns = wordnet.synsets("bank")
 # 返回的bank的全部十八个词义的synset同义词集合
 print(syns[0].name)
 # 返回的是bank的第一个词义的名称，其中n代表名词
 syns[0].definition()
 # 返回bank的第二个词义的定义，即为银行的定义，返回的是英语解释
 syns[0].examples() 
 # 返回的是bank的第一个使用实例
 syns[0].hypernyms()
 # 返回的是bank第一次词义的同义词集合
 dog = wordnet.synset('dog.n.01')
 cat = wordnet.synset('cat.n.01')
 dog.wup_similarity(cat)
# 计算两个同义词之间的Wu-Palmer的相似度

synset返回全部词义，definition返回定义，examples返回使用例子，hypernyms返回第一个词义的同义词集合，wup_similarity返回Wu-Palmer相似度

1. SentiWordNet
- 是基于WordNet的标注词语的情感倾向词典，每个词语标注了褒义贬义中性。
- 使用图示

		from nltk.corpus import sentiwordnet
		sentiwordnet.senti_synset('good.a.01')
		# 词good在形容词adjective下的第一语义，返回的是Poscore和Negscore

3.1.2 常见自然语言处理工具集

分词

需要将较长句子切分为干句子（简单规则分句），但存在例外情况比如（Mr.）
sent_tokenize图示

from nltk.tokenize import sent_tokenize
text = gutenberg.raw("austen-emma.txt")
sentence = sent_tokenize(text)
# 对Emma小说进行全文分句
print(sentence[100])
# 显示其中一个分句

1. 标记标注
- 一个橘子是有若干标记（Token）按照顺序构成的，而且标记可以是一个词语/标点符号（自然语言处理最基本输入单元），而且将橘子分隔为标记的过程叫做标记解析（Tokenization），工作之一是讲标点符号和前面的单词拆分
- word_tokenize图示
```
from nltk.tokenize import word_tokenize
word_tokenize(sentence[100])
```
1. 词性标注
- NLTK提供词性标注器（POS Tagger），NN为名词，VBP为动词，使用Penn Treebank（宾州树库）标注标准。而而且有词性标记含义的查询功能
- pos_tag使用方法图示
```
from nltk import pos_tag
pos_tag(word_tokenize("They sat by the fire."))
```
- 词性标注含义查询图示
```
nltk.help.upenn_tagset('NN')
nltk.help.upenn_tagset('VBP')
nltk.help.upenn_tagset() # 返回所有词性的标注集以及各种词性的示例
```
1. 其他工具
- 命名实体识别
- 组快分析（Chunking）
- 句法分析