英文文本处理工具库1 — NLTK

网易云课堂AI工程师（自然语言处理）学习笔记

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TOMA！ TOMA！

NLTK，全称Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，是最常用的英文自然语言处理python基础库之一。

它提供了易于使用的接口，通过这些接口可以访问超过50个语料库和词汇资源（如WordNet），还有一套用于分类、标记化、词干提取、词性标注、词义解析和语义推理的文本处理库，以及工业级NLP库的封装器和一个活跃的讨论论坛。

基本操作：

（1）英文Tokenization(标记化/分词)

• 什么是Tokenization？
  文本是不能成段送入模型中进行分析的，我们通常会把文本切成有独立含义的字、词或者短语，这个过程叫做tokenization，这通常是大家解决自然语言处理问题的第一步。
• NLTK如何做Tokenization？
  NLTK中提供了2种不同方式的tokenization，sentence tokenization 和 word tokenization，前者把文本进行“断句”，后者对文本进行“分词”。

from nltk import word_tokenize, sent_tokenize
# 断句
sentences = sent_tokenize(corpus)    #corpus是一个英文文本数据集
# 分词
words = word_tokenize(corpus)

（2）停用词

• 什么是停用词？
  在自然语言处理的很多任务中，我们处理的主体“文本”中有一些功能词经常出现，然而对于最后的任务目标并没有帮助，甚至会对统计方法带来一些干扰，我们把这类词叫做停用词，通常我们会用一个停用词表把它们过滤出来。比如英语当中的定冠词/不定冠词(a,an,the等)。

• NLTK如何去除停用词？

# 导入内置停用词
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = stopwords.words('english')
# 使用列表推导式去掉停用词
filtered_corpus = [w for w in words if not w in stop_words]

（3）词性标注

• 什么是词性标注？
  词性（part-of-speech）是词汇基本的语法属性，通常也称为词性。
  词性标注（part-of-speech tagging）,又称为词类标注或者简称标注，是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或者其他词性的过程。
  词性标注是很多NLP任务的预处理步骤，如句法分析，经过词性标注后的文本会带来很大的便利性，但也不是不可或缺的步骤。 词性标注的最简单做法是选取最高频词性，主流的做法可以分为基于规则和基于统计的方法，包括：
  基于最大熵的词性标注
  基于统计最大概率输出词性
  基于HMM的词性标注

• NLTK如何做词性标注？

# 词性标注
from nltk import pos_tag
tags = pos_tag(filtered_corpus)

• 词性标注编码对照表

POS Tag	Description	Example
CC	coordinating conjunction	and
CD	cardinal number	1, third
DT	determiner	the
EX	existential there	there, is
FW	foreign word	d’hoevre
IN	preposition or subordinating conjunction	in, of, like
JJ	adjective	big
JJR	adjective, comparative	bigger
JJS	adjective, superlative	biggest
LS	list marker	1)
MD	modal	could, will
NN	noun, singular or mass	door
NNS	noun plural	doors
NNP	proper noun, singular	John
NNPS	proper noun, plural	Vikings
PDT	predeterminer	both the boys
POS	possessive ending	friend‘s
PRP	personal pronoun	I, he, it
PRP$	possessive pronoun	my, his
RB	adverb	however, usually, naturally, here, good
RBR	adverb, comparative	better
RBS	adverb, superlative	best
RP	particle	give up
TO	to	to go, to him
UH	interjection	uhhuhhuhh
VB	verb, base form	take
VBD	verb, past tense	took
VBG	verb, gerund or present participle	taking
VBN	verb, past participle	taken
VBP	verb, sing. present, non-3d	take
VBZ	verb, 3rd person sing. present	takes
WDT	wh-determiner	which
WP	wh-pronoun	who, what
WP$	possessive wh-pronoun	whose
WRB	wh-abverb	where, when

（4）chunking/组块分析

• 什么是组块分析？
  分块是命名实体识别的基础，词性给出句子成分的属性，但有时候，更多的信息(比如句子句法结构)可以帮助我们对句子中的模式挖掘更充分。举个例子，”古天乐赞助了很多小学“中的头部古天乐是一个人名(命名实体)。组块分析是一个非常有用的从文本抽取信息的方法。

• NLTK如何做组块分析？
  提取组块需要用到正则表达式。

from nltk.chunk import RegexpParser
from nltk import sent_tokenize,word_tokenize

# 写一个匹配名词的模式
pattern = """
    NP: {<JJ>*<NN>+}
    {<JJ>*<NN><CC>*<NN>+}
    """

# 定义组块分析器
chunker = RegexpParser(pattern)

# 分句
tokenized_sentence = nltk.sent_tokenize(text)
# 分词
tokenized_words = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in tokenized_sentence]
# 词性标注
tagged_words = [nltk.pos_tag(word) for word in tokenized_words]
# 识别NP组块
word_tree = [chunker.parse(word) for word in tagged_words]
# word_tree[0].draw()

（5）命名实体识别

• 什么是命名实体识别？
  命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分：1) 实体边界识别；2) 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。

• NLTK如何做命名实体识别？

from nltk import ne_chunk, pos_tag,  word_tokenize
sentence = "John studies at Stanford University."
print(ne_chunk(pos_tag(word_tokenize(sentence))))

命名实体识别也非常推荐大家使用 stanford core nlp modules 作为nltk的NER工具库，通常来说它速度更快，而且有更改的识别准确度。

（6）Stemming 词干提取

• 什么是词干提取？
  词干提取是指基于简单的规则，去掉词语的后缀，比如 “ing”, “ly”, “s”等。

• NLTK如何实现词干提取？
  词干提取：PorterStemmer 、SnowballStemmer

# 可以用PorterStemmer
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
stemmer.stem("running")

# 也可以用
from nltk.stem import SnowballStemmer
stemmer2 = SnowballStemmer("english")
stemmer2.stem("growing")

（7）Lemmatizing 词形还原

• 什么是词形还原？
  词形还原与词干提取类似，但比词干提取更加有效，因为它把词语转换为它的词根，而不仅仅是去掉后缀。它利用了整个词表，进行形态学分析以得到词根。因此，比起词干提取，我们更倾向于词形还原，不过在NLTK中，词干提取的速度比较快。

• NLTK如何实现词形还原？

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatizer.lemmatize("makes")

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