进阶教程：用 Python 和 NLTK 进行 NLP 分析

在 之前的文章 里，我介绍了 自然语言处理 natural language processing （NLP）和宾夕法尼亚大学研发的 自然语言处理工具包 Natural Language Toolkit (NLTK)。我演示了用 Python 解析文本和定义 停顿词 stopword 的方法，并介绍了 语料库 corpus 的概念。语料库是由文本构成的数据集，通过提供现成的文本数据来辅助文本处理。在这篇文章里，我将继续用各种语料库对文本进行对比和分析。

这篇文章主要包括以下部分：

• 词网 WordNet 和 同义词集 synset
• 相似度比较 Similarity comparison
• 树 Tree 和 树库 treebank
• 命名实体识别 Named entity recognition

词网和同义词集

词网 WordNet 是 NLTK 里的一个大型词汇数据库语料库。词网包含各单词的诸多 认知同义词 cognitive synonyms （认知同义词常被称作“ 同义词集 synset ”）。在词网里，名词、动词、形容词和副词，各自被组织成一个同义词的网络。

词网是一个很有用的文本分析工具。它有面向多种语言的版本（汉语、英语、日语、俄语和西班牙语等），也使用多种许可证（从开源许可证到商业许可证都有）。初代版本的词网由普林斯顿大学研发，面向英语，使用 类 MIT 许可证 MIT-like license 。

因为一个词可能有多个意义或多个词性，所以可能与多个同义词集相关联。每个同义词集通常提供下列属性：

同义词集还有一些其他属性，在 <你的 Python 安装路径>/Lib/site-packages 下的 nltk/corpus/reader/wordnet.py，你可以找到它们。

下面的代码或许可以帮助理解。

这个函数：

from nltk.corpus import wordnet

def synset_info(synset):
    print("Name", synset.name())
    print("POS:", synset.pos())
    print("Definition:", synset.definition())
    print("Examples:", synset.examples())
    print("Lemmas:", synset.lemmas())
    print("Antonyms:", [lemma.antonyms() for lemma in synset.lemmas() if len(lemma.antonyms()) > 0])
    print("Hypernyms:", synset.hypernyms())
    print("Instance Hypernyms:", synset.instance_hypernyms())
    print("Part Holonyms:", synset.part_holonyms())
    print("Part Meronyms:", synset.part_meronyms())
    print()

synsets = wordnet.synsets('code')
print(len(synsets), "synsets:")
for synset in synsets:
    synset_info(synset)

将会显示：

5 synsets:
Name code.n.01
POS: n
Definition: a set of rules or principles or laws (especially written ones)
Examples: []
Lemmas: [Lemma('code.n.01.code'), Lemma('code.n.01.codification')]
Antonyms: []
Hypernyms: [Synset('written_communication.n.01')]
Instance Hpernyms: []
Part Holonyms: []
Part Meronyms: []

...

Name code.n.03
POS: n
Definition: (computer science) the symbolic arrangement of data or instructions in a computer program or the set of such instructions
Examples: []
Lemmas: [Lemma('code.n.03.code'), Lemma('code.n.03.computer_code')]
Antonyms: []
Hypernyms: [Synset('coding_system.n.01')]
Instance Hpernyms: []
Part Holonyms: []
Part Meronyms: []

...

Name code.v.02
POS: v
Definition: convert ordinary language into code
Examples: ['We should encode the message for security reasons']
Lemmas: [Lemma('code.v.02.code'), Lemma('code.v.02.encipher'), Lemma('code.v.02.cipher'), Lemma('code.v.02.cypher'), Lemma('code.v.02.encrypt'), Lemma('code.v.02.inscribe'), Lemma('code.v.02.write_in_code')]
Antonyms: []
Hypernyms: [Synset('encode.v.01')]
Instance Hpernyms: []
Part Holonyms: []
Part Meronyms: []

同义词集 synset 和 词元 lemma 在词网里是按照树状结构组织起来的，下面的代码会给出直观的展现：

def hypernyms(synset):
    return synset.hypernyms()

synsets = wordnet.synsets('soccer')
for synset in synsets:
    print(synset.name() + " tree:")
    pprint(synset.tree(rel=hypernyms))
    print()

code.n.01 tree:
[Synset('code.n.01'),
 [Synset('written_communication.n.01'),
   ...

code.n.02 tree:
[Synset('code.n.02'),
 [Synset('coding_system.n.01'),
   ...

code.n.03 tree:
[Synset('code.n.03'),
   ...

code.v.01 tree:
[Synset('code.v.01'),
 [Synset('tag.v.01'),
   ...

code.v.02 tree:
[Synset('code.v.02'),
 [Synset('encode.v.01'),
   ...

词网并没有涵盖所有的单词和其信息（现今英语有约 17,0000 个单词，最新版的 词网 涵盖了约 15,5000 个），但它开了个好头。掌握了“词网”的各个概念后，如果你觉得它词汇少，不能满足你的需要，可以转而使用其他工具。或者，你也可以打造自己的“词网”！

自主尝试

使用 Python 库，下载维基百科的 “open source” 页面，并列出该页面所有单词的 同义词集 synset 和 词元 lemma 。

相似度比较

相似度比较的目的是识别出两篇文本的相似度，在搜索引擎、聊天机器人等方面有很多应用。

比如，相似度比较可以识别 football 和 soccer 是否有相似性。

syn1 = wordnet.synsets('football')
syn2 = wordnet.synsets('soccer')

# 一个单词可能有多个 同义词集，需要把 word1 的每个同义词集和 word2 的每个同义词集分别比较
for s1 in syn1:
    for s2 in syn2:
        print("Path similarity of: ")
        print(s1, '(', s1.pos(), ')', '[', s1.definition(), ']')
        print(s2, '(', s2.pos(), ')', '[', s2.definition(), ']')
        print("   is", s1.path_similarity(s2))
        print()

Path similarity of:
Synset('football.n.01') ( n ) [ any of various games played with a ball (round or oval) in which two teams try to kick or carry or propel the ball into each other's goal ]
Synset('soccer.n.01') ( n ) [ a football game in which two teams of 11 players try to kick or head a ball into the opponents' goal ]
   is 0.5

Path similarity of:
Synset('football.n.02') ( n ) [ the inflated oblong ball used in playing American football ]
Synset('soccer.n.01') ( n ) [ a football game in which two teams of 11 players try to kick or head a ball into the opponents' goal ]
   is 0.05

两个词各个同义词集之间 路径相似度 path similarity 最大的是 0.5，表明它们关联性很大（ 路径相似度 path similarity 指两个词的意义在 上下义关系的词汇分类结构 hypernym/hypnoym taxonomy 中的最短距离）。

那么 code 和 bug 呢？这两个计算机领域的词的相似度是：

Path similarity of:
Synset('code.n.01') ( n ) [ a set of rules or principles or laws (especially written ones) ]
Synset('bug.n.02') ( n ) [ a fault or defect in a computer program, system, or machine ]
   is 0.1111111111111111
...
Path similarity of:
Synset('code.n.02') ( n ) [ a coding system used for transmitting messages requiring brevity or secrecy ]
Synset('bug.n.02') ( n ) [ a fault or defect in a computer program, system, or machine ]
   is 0.09090909090909091
...
Path similarity of:
Synset('code.n.03') ( n ) [ (computer science) the symbolic arrangement of data or instructions in a computer program or the set of such instructions ]
Synset('bug.n.02') ( n ) [ a fault or defect in a computer program, system, or machine ]
   is 0.09090909090909091

这些是这两个词各同义词集之间 路径相似度 path similarity 的最大值，这些值表明两个词是有关联性的。

NLTK 提供多种 相似度计分器 similarity scorers ，比如：

• path_similarity
• lch_similarity
• wup_similarity
• res_similarity
• jcn_similarity
• lin_similarity

要进一步了解这些 相似度计分器 similarity scorers ，请查看 WordNet Interface 的 Similarity 部分。

自主尝试

使用 Python 库，从维基百科的 Category: Lists of computer terms 生成一个术语列表，然后计算各术语之间的相似度。

树和树库

使用 NLTK，你可以把文本表示成树状结构以便进行分析。

这里有一个例子：

这是一份简短的文本，对其做预处理和词性标注：

import nltk

text = "I love open source"
# Tokenize to words
words = nltk.tokenize.word_tokenize(text)
# POS tag the words
words_tagged = nltk.pos_tag(words)

要把文本转换成树状结构，你必须定义一个 语法 grammar 。这个例子里用的是一个基于 Penn Treebank tags 的简单语法。

# A simple grammar to create tree
grammar = "NP: {<JJ><NN>}"

然后用这个 语法 grammar 创建一颗 树 tree ：

# Create tree
parser = nltk.RegexpParser(grammar)
tree = parser.parse(words_tagged)
pprint(tree)

运行上面的代码，将得到：

Tree('S', [('I', 'PRP'), ('love', 'VBP'), Tree('NP', [('open', 'JJ'), ('source', 'NN')])])

你也可以图形化地显示结果。

tree.draw()


这个树状结构有助于准确解读文本的意思。比如，用它可以找到文本的 主语：

subject_tags = ["NN", "NNS", "NP", "NNP", "NNPS", "PRP", "PRP$"]
def subject(sentence_tree):
    for tagged_word in sentence_tree:
        # A crude logic for this case -  first word with these tags is considered subject
        if tagged_word[1] in subject_tags:
            return tagged_word[0]

print("Subject:", subject(tree))

结果显示主语是 I：

Subject: I

这是一个比较基础的文本分析步骤，可以用到更广泛的应用场景中。 比如，在聊天机器人方面，如果用户告诉机器人：“给我妈妈 Jane 预订一张机票，1 月 1 号伦敦飞纽约的”，机器人可以用这种分析方法解读这个指令：

动作: 预订
动作的对象: 机票
乘客: Jane
出发地: 伦敦
目的地: 纽约
日期: （明年）1 月 1 号

树库 treebank 指由许多预先标注好的 树 tree 构成的语料库。现在已经有面向多种语言的树库，既有开源的，也有限定条件下才能免费使用的，以及商用的。其中使用最广泛的是面向英语的宾州树库。宾州树库取材于 华尔街日报 Wall Street Journal 。NLTK 也包含了宾州树库作为一个子语料库。下面是一些使用 树库 treebank 的方法：

words = nltk.corpus.treebank.words()
print(len(words), "words:")
print(words)

tagged_sents = nltk.corpus.treebank.tagged_sents()
print(len(tagged_sents), "sentences:")
print(tagged_sents)

100676 words:
['Pierre', 'Vinken', ',', '61', 'years', 'old', ',', ...]
3914 sentences:
[[('Pierre', 'NNP'), ('Vinken', 'NNP'), (',', ','), ('61', 'CD'), ('years', 'NNS'), ('old', 'JJ'), (',', ','), ('will', 'MD'), ('join', 'VB'), ('the', 'DT'), ('board', 'NN'), ('as', 'IN'), ('a', 'DT'), ('nonexecutive', 'JJ'), ('director', 'NN'), ...]

查看一个句子里的各个 标签 tags ：

sent0 = tagged_sents[0]
pprint(sent0)

[('Pierre', 'NNP'),
 ('Vinken', 'NNP'),
 (',', ','),
 ('61', 'CD'),
 ('years', 'NNS'),
...

定义一个 语法 grammar 来把这个句子转换成树状结构：

grammar = '''
    Subject: {<NNP><NNP>}
    SubjectInfo: {<CD><NNS><JJ>}
    Action: {<MD><VB>}
    Object: {<DT><NN>}
    Stopwords: {<IN><DT>}
    ObjectInfo: {<JJ><NN>}
    When: {<NNP><CD>}
&apos;&apos;&apos;
parser = nltk.RegexpParser(grammar)
tree = parser.parse(sent0)
print(tree)

(S
  (Subject Pierre/NNP Vinken/NNP)
  ,/,
  (SubjectInfo 61/CD years/NNS old/JJ)
  ,/,
  (Action will/MD join/VB)
  (Object the/DT board/NN)
  as/IN
  a/DT
  (ObjectInfo nonexecutive/JJ director/NN)
  (Subject Nov./NNP)
  29/CD
  ./.)

图形化地显示：

tree.draw()


树 trees 和 树库 treebanks 的概念是文本分析的一个强大的组成部分。

自主尝试

使用 Python 库，下载维基百科的 “open source” 页面，将得到的文本以图形化的树状结构展现出来。

命名实体识别

无论口语还是书面语都包含着重要数据。文本处理的主要目标之一，就是提取出关键数据。几乎所有应用场景所需要提取关键数据，比如航空公司的订票机器人或者问答机器人。 NLTK 为此提供了一个 命名实体识别 named entity recognition 的功能。

这里有一个代码示例：

sentence = 'Peterson first suggested the name "open source" at Palo Alto, California'

验证这个句子里的 人名 name 和 地名 place 有没有被识别出来。照例先预处理：

import nltk

words = nltk.word_tokenize(sentence)
pos_tagged = nltk.pos_tag(words)

运行 命名实体标注器 named-entity tagger ：

ne_tagged = nltk.ne_chunk(pos_tagged)
print("NE tagged text:")
print(ne_tagged)
print()

NE tagged text:
(S
  (PERSON Peterson/NNP)
  first/RB
  suggested/VBD
  the/DT
  name/NN
  ``/``
  open/JJ
  source/NN
  ''/''
  at/IN
  (FACILITY Palo/NNP Alto/NNP)
  ,/,
  (GPE California/NNP))

上面的结果里，命名实体被识别出来并做了标注；只提取这个 树 tree 里的命名实体：

print("Recognized named entities:")
for ne in ne_tagged:
    if hasattr(ne, "label"):
        print(ne.label(), ne[0:])

Recognized named entities:
PERSON [('Peterson', 'NNP')]
FACILITY [('Palo', 'NNP'), ('Alto', 'NNP')]
GPE [('California', 'NNP')]

图形化地显示：

ne_tagged.draw()


NLTK 内置的 命名实体标注器 named-entity tagger ，使用的是宾州法尼亚大学的 Automatic Content Extraction（ACE）程序。该标注器能够识别 组织机构 ORGANIZATION 、人名 PERSON 、地名 LOCATION 、设施 FACILITY 和 地缘政治实体 geopolitical entity 等常见 实体 entites 。

NLTK 也可以使用其他 标注器 tagger ，比如 Stanford Named Entity Recognizer. 这个经过训练的标注器用 Java 写成，但 NLTK 提供了一个使用它的接口（详情请查看 nltk.parse.stanford 或 nltk.tag.stanford）。

自主尝试

使用 Python 库，下载维基百科的 “open source” 页面，并识别出对 开源 open source 有影响力的人的名字，以及他们为 开源 open source 做贡献的时间和地点。

高级实践

如果你准备好了，尝试用这篇文章以及此前的文章介绍的知识构建一个 超级结构 superstructure 。

使用 Python 库，下载维基百科的 “Category: Computer science page”，然后：

• 找出其中频率最高的 单词 unigrams 、二元搭配 bigrams 和 三元搭配 trigrams ，将它们作为一个关键词列表或者技术列表。相关领域的学生或者工程师需要了解这样一份列表里的内容。
• 图形化地显示这个领域里重要的人名、技术、日期和地点。这会是一份很棒的信息图。
• 构建一个搜索引擎。你的搜索引擎性能能够超过维基百科吗？

下一步？

自然语言处理是 应用构建 application building 的典型支柱。NLTK 是经典、丰富且强大的工具集，提供了为现实世界构建有吸引力、目标明确的应用的工作坊。

在这个系列的文章里，我用 NLTK 作为例子，展示了自然语言处理可以做什么。自然语言处理和 NLTK 还有太多东西值得探索，这个系列的文章只是帮助你探索它们的切入点。

如果你的需求增长到 NLTK 已经满足不了了，你可以训练新的模型或者向 NLTK 添加新的功能。基于 NLTK 构建的新的自然语言处理库正在不断涌现，机器学习也正被深度用于自然语言处理。

via: https://opensource.com/article/20/8/nlp-python-nltk

作者：Girish Managoli 选题：lujun9972 译者：tanloong 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

本文转载来自 Linux 中国: https://github.com/Linux-CN/archive