本文實(shí)例講述了Python自然語言處理 NLTK 庫用法。分享給大家供大家參考，具體如下：

在這篇文章中，我們將基于 Python 討論自然語言處理（NLP）。本教程將會(huì)使用 Python NLTK 庫。NLTK 是一個(gè)當(dāng)下流行的，用于自然語言處理的 Python 庫。

那么 NLP 到底是什么？學(xué)習(xí) NLP 能帶來什么好處？

簡單的說，自然語言處理（ NLP ）就是開發(fā)能夠理解人類語言的應(yīng)用程序和服務(wù)。

我們生活中經(jīng)常會(huì)接觸的自然語言處理的應(yīng)用，包括語音識別，語音翻譯，理解句意，理解特定詞語的同義詞，以及寫出語法正確，句意通暢的句子和段落。

NLP的作用

正如大家所知，每天博客，社交網(wǎng)站和網(wǎng)頁會(huì)產(chǎn)生數(shù)億字節(jié)的海量數(shù)據(jù)。

有很多公司熱衷收集所有這些數(shù)據(jù)，以便更好地了解他們的用戶和用戶對產(chǎn)品的熱情，并對他們的產(chǎn)品或者服務(wù)進(jìn)行合適的調(diào)整。

這些海量數(shù)據(jù)可以揭示很多現(xiàn)象，打個(gè)比方說，巴西人對產(chǎn)品 A 感到滿意，而美國人卻對產(chǎn)品 B 更感興趣。通過NLP，這類的信息可以即時(shí)獲得（即實(shí)時(shí)結(jié)果）。例如，搜索引擎正是一種 NLP，可以在正確的時(shí)間給合適的人提供適當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。

但是搜索引擎并不是自然語言處理（NLP）的唯一應(yīng)用。還有更好更加精彩的應(yīng)用。

NLP的應(yīng)用

以下都是自然語言處理（NLP）的一些成功應(yīng)用：

• 搜索引擎，比如谷歌，雅虎等等。谷歌等搜索引擎會(huì)通過NLP了解到你是一個(gè)科技發(fā)燒友，所以它會(huì)返回科技相關(guān)的結(jié)果。
• 社交網(wǎng)站信息流，比如 Facebook 的信息流。新聞饋送算法通過自然語言處理了解到你的興趣，并向你展示相關(guān)的廣告以及消息，而不是一些無關(guān)的信息。
• 語音助手，諸如蘋果 Siri。
• 垃圾郵件程序，比如 Google 的垃圾郵件過濾程序 ，這不僅僅是通常會(huì)用到的普通的垃圾郵件過濾，現(xiàn)在，垃圾郵件過濾器會(huì)對電子郵件的內(nèi)容進(jìn)行分析，看看該郵件是否是垃圾郵件。

NLP庫

現(xiàn)在有許多開源的自然語言處理（NLP）庫。比如：

• Natural language toolkit (NLTK)
• Apache OpenNLP
• Stanford NLP suite
• Gate NLP library

自然語言工具包（NLTK）是最受歡迎的自然語言處理（NLP）庫。它是用 Python 語言編寫的，背后有強(qiáng)大的社區(qū)支持。

NLTK 也很容易入門，實(shí)際上，它將是你用到的最簡單的自然語言處理（NLP）庫。

在這個(gè) NLP 教程中，我們將使用 Python NLTK 庫。在開始安裝  NLTK 之前，我假設(shè)你知道一些 Python入門知識。

安裝 NLTK

如果你使用的是 Windows , Linux 或 Mac，你可以 使用PIP 安裝NLTK： # pip install nltk。

在本文撰寫之時(shí)，你可以在 Python 2.7 , 3.4 和 3.5 上都可以使用NLTK?；蛘呖梢酝ㄟ^獲取tar 進(jìn)行源碼安裝。

要檢查 NLTK 是否正確地安裝完成，可以打開你的Python終端并輸入以下內(nèi)容：Import nltk。如果一切順利，這意味著你已經(jīng)成功安裝了 NLTK 庫。

一旦你安裝了 NLTK，你可以運(yùn)行下面的代碼來安裝 NLTK 包：

import nltk
nltk.download()

這將打開 NLTK 下載器來選擇需要安裝的軟件包。

你可以選擇安裝所有的軟件包，因?yàn)樗鼈兊娜萘坎淮?，所以沒有什么問題?，F(xiàn)在，我們開始學(xué)習(xí)吧！

使用原生 Python 來對文本進(jìn)行分詞

首先，我們將抓取一些網(wǎng)頁內(nèi)容。然后來分析網(wǎng)頁文本，看看爬下來的網(wǎng)頁的主題是關(guān)于什么。我們將使用 urllib模塊來抓取網(wǎng)頁：

import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
print (html)

從打印輸出中可以看到，結(jié)果中包含許多需要清理的HTML標(biāo)記。我們可以用這個(gè)  BeautifulSoup 庫來對抓取的文本進(jìn)行處理：

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
print (text)

現(xiàn)在，我們能將抓取的網(wǎng)頁轉(zhuǎn)換為干凈的文本。這很棒，不是么？

最后，讓我們通過以下方法將文本分詞：

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
tokens = [t for t in text.split()]
print (tokens)

詞頻統(tǒng)計(jì)

現(xiàn)在的文本相比之前的 html 文本好多了。我們再使用 Python NLTK 來計(jì)算每個(gè)詞的出現(xiàn)頻率。NLTK 中的FreqDist( ) 函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計(jì)的功能 ：

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import nltk
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
tokens = [t for t in text.split()]
freq = nltk.FreqDist(tokens)
for key,val in freq.items():
  print (str(key) + ':' + str(val))

如果你查看輸出結(jié)果，會(huì)發(fā)現(xiàn)最常用的詞語是PHP。

你可以用繪圖函數(shù)為這些詞頻繪制一個(gè)圖形： freq.plot(20, cumulative=False)。

從圖中，你可以肯定這篇文章正在談?wù)?PHP。這很棒！有一些詞，如"the," "of," "a," "an," 等等。這些詞是停止詞。一般來說，停止詞語應(yīng)該被刪除，以防止它們影響我們的結(jié)果。

使用 NLTK 刪除停止詞

NLTK 具有大多數(shù)語言的停止詞表。要獲得英文停止詞，你可以使用以下代碼：

from nltk.corpus import stopwords
stopwords.words('english')

現(xiàn)在，讓我們修改我們的代碼，并在繪制圖形之前清理標(biāo)記。首先，我們復(fù)制一個(gè)列表。然后，我們通過對列表中的標(biāo)記進(jìn)行遍歷并刪除其中的停止詞：

clean_tokens = tokens[:]
sr = stopwords.words('english')
for token in tokens:
  if token in stopwords.words('english'):
    clean_tokens.remove(token)

你可以在這里查看Python List 函數(shù)，  了解如何處理列表。

最終的代碼應(yīng)該是這樣的：

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
tokens = [t for t in text.split()]
clean_tokens = tokens[:]
sr = stopwords.words('english')
for token in tokens:
  if token in stopwords.words('english'):
    clean_tokens.remove(token)
freq = nltk.FreqDist(clean_tokens)
for key,val in freq.items():
  print (str(key) + ':' + str(val))

如果你現(xiàn)在檢查圖表，會(huì)感覺比之前那張圖標(biāo)更加清晰，因?yàn)闆]有了停止詞的干擾。

freq.plot(20,cumulative=False)

使用 NLTK 對文本分詞

我們剛剛了解了如何使用 split( ) 函數(shù)將文本分割為標(biāo)記 。現(xiàn)在，我們將看到如何使用 NLTK 對文本進(jìn)行標(biāo)記化。對文本進(jìn)行標(biāo)記化是很重要的，因?yàn)槲谋緹o法在沒有進(jìn)行標(biāo)記化的情況下被處理。標(biāo)記化意味著將較大的部分分隔成更小的單元。

你可以將段落分割為句子，并根據(jù)你的需要將句子分割為單詞。NLTK 具有內(nèi)置的句子標(biāo)記器和詞語標(biāo)記器。

假設(shè)我們有如下的示例文本：

Hello Adam, how are you? I hope everything is going well.  Today is a good day, see you dude.

為了將這個(gè)文本標(biāo)記化為句子，我們可以使用句子標(biāo)記器：

from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))

輸出如下：

['Hello Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']

你可能會(huì)說，這是一件容易的事情。我不需要使用 NLTK 標(biāo)記器，并且我可以使用正則表達(dá)式來分割句子，因?yàn)槊總€(gè)句子前后都有標(biāo)點(diǎn)符號或者空格。

那么，看看下面的文字：

Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude.

呃！Mr. 是一個(gè)詞,雖然帶有一個(gè)符號。讓我們來試試使用 NLTK 進(jìn)行分詞：

from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))

輸出如下所示：

['Hello Mr. Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']

Great！結(jié)果棒極了。然后我們嘗試使用詞語標(biāo)記器來看看它是如何工作的：

from nltk.tokenize import word_tokenize
mytext = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(word_tokenize(mytext))

輸出如下：

['Hello', 'Mr.', 'Adam', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', 'hope', 'everything', 'is', 'going', 'well', '.', 'Today', 'is', 'a', 'good', 'day', ',', 'see', 'you', 'dude', '.']

正如所料，Mr. 是一個(gè)詞，也確實(shí)被 NLTK 當(dāng)做一個(gè)詞。NLTK使用 nltk.tokenize.punkt module 中的  PunktSentenceTokenizer 進(jìn)行文本分詞。這個(gè)標(biāo)記器經(jīng)過了良好的訓(xùn)練，可以對多種語言進(jìn)行分詞 。

標(biāo)記非英語語言文本

為了標(biāo)記其他語言，可以像這樣指定語言：

from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Bonjour M. Adam, comment allez-vous? J'espère que tout va bien. Aujourd'hui est un bon jour."
print(sent_tokenize(mytext,"french"))

結(jié)果將是這樣的：

['Bonjour M. Adam, comment allez-vous?', "J'espère que tout va bien.", "Aujourd'hui est un bon jour."]

NLTk 對其他非英語語言的支持也非常好！

從 WordNet 獲取同義詞

如果你還記得我們使用 nltk.download( ) 安裝 NLTK 的擴(kuò)展包時(shí)。其中一個(gè)擴(kuò)展包名為 WordNet。WordNet 是為自然語言處理構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫。它包括部分詞語的一個(gè)同義詞組和一個(gè)簡短的定義。

通過 NLTK 你可以得到給定詞的定義和例句：

from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("pain")
print(syn[0].definition())
print(syn[0].examples())

結(jié)果是：

a symptom of some physical hurt or disorder
['the patient developed severe pain and distension']

WordNet 包含了很多詞的定義：

from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("NLP")
print(syn[0].definition())
syn = wordnet.synsets("Python")
print(syn[0].definition())

結(jié)果是：

the branch of information science that deals with natural language information
large Old World boas

您可以使用 WordNet 來獲得同義詞：

from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets('Computer'):
  for lemma in syn.lemmas():
    synonyms.append(lemma.name())
print(synonyms)

輸出是：

['computer', 'computing_machine', 'computing_device', 'data_processor', 'electronic_computer', 'information_processing_system', 'calculator', 'reckoner', 'figurer', 'estimator', 'computer']

Cool！

從 WordNet 獲取反義詞

你可以用同樣的方法得到單詞的反義詞。你唯一要做的是在將 lemmas 的結(jié)果加入數(shù)組之前，檢查結(jié)果是否確實(shí)是一個(gè)正確的反義詞。

from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets("small"):
  for l in syn.lemmas():
    if l.antonyms():
      antonyms.append(l.antonyms()[0].name())
print(antonyms)

輸出是：

['large', 'big', 'big']

這就是 NLTK 在自然語言處理中的力量。

NLTK詞干提取

單詞詞干提取就是從單詞中去除詞綴并返回詞根。（比方說 working 的詞干是 work。）搜索引擎在索引頁面的時(shí)候使用這種技術(shù)，所以很多人通過同一個(gè)單詞的不同形式進(jìn)行搜索，返回的都是相同的，有關(guān)這個(gè)詞干的頁面。

詞干提取的算法有很多，但最常用的算法是 Porter 提取算法。NLTK 有一個(gè) PorterStemmer 類，使用的就是 Porter 提取算法。

from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
print(stemmer.stem('working'))

結(jié)果是： 

work

結(jié)果很清楚。

還有其他一些提取算法，如 Lancaster 提取算法。這個(gè)算法的輸出同 Porter 算法的結(jié)果在幾個(gè)單詞上不同。你可以嘗試他們兩個(gè)算法來查看有哪些不同結(jié)果。

提取非英語單詞詞干

SnowballStemmer 類，除了英語外，還可以適用于其他 13 種語言。支持的語言如下：

from nltk.stem import SnowballStemmer
print(SnowballStemmer.languages)
'danish', 'dutch', 'english', 'finnish', 'french', 'german', 'hungarian', 'italian', 'norwegian', 'porter', 'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish'

你可以使用 SnowballStemmer 類的 stem()函數(shù)來提取非英語單詞，如下所示：

from nltk.stem import SnowballStemmer
french_stemmer = SnowballStemmer('french')
print(french_stemmer.stem("French word"))

來自法國的朋友歡迎在評論區(qū) poll 出你們測試的結(jié)果！

使用 WordNet 引入詞匯

詞匯的詞匯化與提取詞干類似，但不同之處在于詞匯化的結(jié)果是一個(gè)真正的詞匯。與詞干提取不同，當(dāng)你試圖提取一些詞干時(shí)，有可能會(huì)導(dǎo)致這樣的情況：

from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
print(stemmer.stem('increases'))

結(jié)果是：

increas

現(xiàn)在，如果我們試圖用NLTK WordNet來還原同一個(gè)詞，結(jié)果會(huì)是正確的：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('increases'))

結(jié)果是：

 increase

結(jié)果可能是同義詞或具有相同含義的不同詞語。有時(shí)，如果你試圖還原一個(gè)詞，比如 playing,還原的結(jié)果還是 playing。這是因?yàn)槟J(rèn)還原的結(jié)果是名詞，如果你想得到動(dòng)詞，可以通過以下的方式指定。

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))

結(jié)果是： 

play

實(shí)際上，這是一個(gè)非常好的文本壓縮水平。最終壓縮到原文本的 50％ 到 60％ 左右。結(jié)果可能是動(dòng)詞，名詞，形容詞或副詞：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="n"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="a"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="r"))

結(jié)果是：

play
playing
playing
playing

詞干化和詞化差異

好吧，讓我們分別嘗試一些單詞的詞干提取和詞形還原：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(stemmer.stem('stones'))
print(stemmer.stem('speaking'))
print(stemmer.stem('bedroom'))
print(stemmer.stem('jokes'))
print(stemmer.stem('lisa'))
print(stemmer.stem('purple'))
print('----------------------')
print(lemmatizer.lemmatize('stones'))
print(lemmatizer.lemmatize('speaking'))
print(lemmatizer.lemmatize('bedroom'))
print(lemmatizer.lemmatize('jokes'))
print(lemmatizer.lemmatize('lisa'))
print(lemmatizer.lemmatize('purple'))

結(jié)果是：

stone
speak
bedroom
joke
lisa
purpl
----------------------
stone
speaking
bedroom
joke
lisa
purple

詞干提取的方法可以在不知道語境的情況下對詞匯使用，這就是為什么它相較詞形還原方法速度更快但準(zhǔn)確率更低。

在我看來，詞形還原比提取詞干的方法更好。詞形還原，如果實(shí)在無法返回這個(gè)詞的變形，也會(huì)返回另一個(gè)真正的單詞;這個(gè)單詞可能是一個(gè)同義詞，但不管怎樣這是一個(gè)真正的單詞。當(dāng)有時(shí)候，你不關(guān)心準(zhǔn)確度，需要的只是速度。在這種情況下，詞干提取的方法更好。

我們在本 NLP 教程中討論的所有步驟都涉及到文本預(yù)處理。在以后的文章中，我們將討論使用Python NLTK進(jìn)行文本分析。

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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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