本文主要介紹了Python NLP入門教程，Python自然語言處理(NLP)，使用Python的NLTK庫。 NLTK是Python的自然語言處理工具包，在NLP領域中，最常使用的一個Python庫。小編覺得蠻不錯的，現在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧，希望能幫助大家。
什麼是NLP？
簡單來說，自然語言處理(NLP)就是開發能夠理解人類語言的應用程式或服務。
在這裡討論一些自然語言處理(NLP)的實際應用例子，如語音識別、語音翻譯、理解完整的句子、理解匹配詞的同義詞，以及生成語法正確完整句子和段落。
這並不是NLP能做的所有事情。
NLP實作
搜尋引擎: 例如Google，Yahoo等。 Google搜尋引擎知道你是個技術人員，所以它顯示與科技相關的結果；
社群網站推播:例如Facebook News Feed。如果News Feed演算法知道你的興趣是自然語言處理，就會顯示相關的廣告和貼文。
語音引擎:例如Apple的Siri。
垃圾郵件過濾:如Google垃圾郵件過濾器。和一般垃圾郵件過濾不同，它透過了解郵件內容裡面的深層意義，來判斷是不是垃圾郵件。
NLP庫
下面是一些開源的自然語言處理庫(NLP)：
Natural language toolkit (NLTK );
Apache OpenNLP;
#Stanford NLP suite;
Gate NLP library
其中自然語言工具包(NLTK)是最受歡迎的自然語言處理庫(NLP)，它是用Python編寫的，而且背後有非常強大的社群支援。
NLTK也很容易上手，實際上，它是最簡單的自然語言處理(NLP)函式庫。
在這個NLP教程中，我們將使用Python NLTK庫。
安裝NLTK
如果您使用的是Windows/Linux/Mac，您可以使用pip安裝NLTK:
pip install nltk
開啟python終端機導入NLTK檢查NLTK是否已正確安裝：
import nltk
如果一切順利，這表示您已經成功地安裝了NLTK庫。第一次安裝了NLTK，需要透過執行以下程式碼來安裝NLTK擴充套件:
import nltk nltk.download()
這將彈出NLTK 下載視窗來選擇需要安裝哪些套件:
您可以安裝所有的套件，因為它們的大小都很小，所以沒有什麼問題。
使用Python Tokenize文字
首先，我們將抓取一個web頁面內容，然後分析文字了解頁面的內容。
我們將使用urllib模組來抓取web頁面:
import urllib.request response = urllib.request.urlopen('http://php.net/') html = response.read() print (html)
從列印結果中可以看到，結果包含許多需要清理的HTML標籤。
然後BeautifulSoup模組來清洗這樣的文字:
from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request response = urllib.request.urlopen('http://php.net/') html = response.read() soup = BeautifulSoup(html,"html5lib") # 这需要安装html5lib模块 text = soup.get_text(strip=True) print (text)
現在我們從抓取的網頁中得到了一個乾淨的文字.
下一步，將文字轉換為tokens,像這樣:
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 = text.split() print (tokens)
統計詞頻
text已經處理完畢了，現在使用Python NLTK統計token的頻率分佈。
可以透過呼叫NLTK中的FreqDist()方法實作:
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 = text.split() freq = nltk.FreqDist(tokens) for key,val in freq.items(): print (str(key) + ':' + str(val))
如果搜尋輸出結果，可以發現最常見的token是PHP 。
您可以呼叫plot函數做出頻率分佈圖:
freq.plot(20, cumulative=False) # 需要安装matplotlib库
這上面這些單字。例如of,a,an等等，這些字都屬於停用詞。
一般來說，停用詞應該刪除，防止它們影響分析結果。
處理停用詞
NLTK自帶了許多種語言的停用詞列表，如果你獲取英文停用詞:
from nltk.corpus import stopwords stopwords.words('english')
現在，修改下程式碼,在繪圖之前清除一些無效的token:
clean_tokens = list()
sr = stopwords.words('english')
for token in tokens:
if token not in sr:
clean_tokens.append(token)最終的程式碼應該是這樣的:
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 = text.split()
clean_tokens = list()
sr = stopwords.words('english')
for token in tokens:
if not token in sr:
clean_tokens.append(token)
freq = nltk.FreqDist(clean_tokens)
for key,val in freq.items():
print (str(key) + ':' + str(val))現在再做一次詞頻統計圖，效果會比之前好些，因為剔除了停用詞:
freq.plot(20,cumulative=False)
使用NLTK Tokenize文字
在之前我們用split方法將文字分割成tokens，現在我們使用NLTK來Tokenize文字。
文字沒有Tokenize之前是無法處理的，所以對文字進行Tokenize非常重要的。 token化過程意味著將大的部件分割為小部件。
你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。
假如有这样这段文本:
Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude.
使用句子tokenizer将文本tokenize成句子:
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))
输出如下:
['Hello Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']
这是你可能会想，这也太简单了，不需要使用NLTK的tokenizer都可以，直接使用正则表达式来拆分句子就行，因为每个句子都有标点和空格。
那么再来看下面的文本:
Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude.
这样如果使用标点符号拆分,Hello Mr将会被认为是一个句子，如果使用NLTK:
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))
输出如下:
['Hello Mr. Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']
这才是正确的拆分。
接下来试试单词tokenizer:
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))
输出如下:
['Hello', 'Mr.', 'Adam', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', 'hope', 'everything', 'is', 'going', 'well', '.', 'Today', 'is', 'a', 'good', 'day', ',', 'see', 'you', 'dude', '.']
Mr.这个词也没有被分开。NLTK使用的是punkt模块的PunktSentenceTokenizer，它是NLTK.tokenize的一部分。而且这个tokenizer经过训练，可以适用于多种语言。
非英文Tokenize
Tokenize时可以指定语言:
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"))
输出结果如下:
['Bonjour M. Adam, comment allez-vous?', "J'espère que tout va bien.", "Aujourd'hui est un bon jour."]
同义词处理
使用nltk.download()安装界面，其中一个包是WordNet。
WordNet是一个为自然语言处理而建立的数据库。它包括一些同义词组和一些简短的定义。
您可以这样获取某个给定单词的定义和示例:
from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("pain")
print(syn[0].definition())
print(syn[0].examples())输出结果是:
a symptom of some physical hurt or disorder
['the patient developed severe pain and distension']
WordNet包含了很多定义：
from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("NLP")
print(syn[0].definition())
syn = wordnet.synsets("Python")
print(syn[0].definition())结果如下:
the branch of information science that deals with natural language information
large Old World boas
可以像这样使用WordNet来获取同义词:
from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets('Computer'):
for lemma in syn.lemmas():
synonyms.append(lemma.name())
print(synonyms)输出:
['computer', 'computing_machine', 'computing_device', 'data_processor', 'electronic_computer', 'information_processing_system', 'calculator', 'reckoner', 'figurer', 'estimator', 'computer']
反义词处理
也可以用同样的方法得到反义词：
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)输出:
['large', 'big', 'big']
词干提取
语言形态学和信息检索里，词干提取是去除词缀得到词根的过程，例如working的词干为work。
搜索引擎在索引页面时就会使用这种技术，所以很多人为相同的单词写出不同的版本。
有很多种算法可以避免这种情况，最常见的是波特词干算法。NLTK有一个名为PorterStemmer的类，就是这个算法的实现:
from nltk.stem import PorterStemmer stemmer = PorterStemmer() print(stemmer.stem('working')) print(stemmer.stem('worked'))
输出结果是:
work
work
还有其他的一些词干提取算法，比如 Lancaster词干算法。
非英文词干提取
除了英文之外，SnowballStemmer还支持13种语言。
支持的语言:
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类的stem函数来提取像这样的非英文单词：
from nltk.stem import SnowballStemmer
french_stemmer = SnowballStemmer('french')
print(french_stemmer.stem("French word"))单词变体还原
单词变体还原类似于词干，但不同的是，变体还原的结果是一个真实的单词。不同于词干，当你试图提取某些词时，它会产生类似的词:
from nltk.stem import PorterStemmer stemmer = PorterStemmer() print(stemmer.stem('increases'))
结果:
increas
现在，如果用NLTK的WordNet来对同一个单词进行变体还原，才是正确的结果:
from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() print(lemmatizer.lemmatize('increases'))
结果:
increase
结果可能会是一个同义词或同一个意思的不同单词。
有时候将一个单词做变体还原时，总是得到相同的词。
这是因为语言的默认部分是名词。要得到动词，可以这样指定：
from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))
结果:
play
实际上，这也是一种很好的文本压缩方式，最终得到文本只有原先的50%到60%。
结果还可以是动词(v)、名词(n)、形容词(a)或副词(r)：
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"))输出:
play
playing
playing
playing
词干和变体的区别
通过下面例子来观察:
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'))
输出:
stone
speak
bedroom
joke
lisa
purpl
---------------------
stone
speaking
bedroom
joke
lisa
purple
词干提取不会考虑语境，这也是为什么词干提取比变体还原快且准确度低的原因。
个人认为，变体还原比词干提取更好。单词变体还原返回一个真实的单词，即使它不是同一个单词，也是同义词，但至少它是一个真实存在的单词。
如果你只关心速度，不在意准确度，这时你可以选用词干提取。
在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中，将会使用Python NLTK来实现文本分析。
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