自然语言处理（NLP）是一个令人着迷的领域，它结合了语言学和计算来理解、解释和操纵人类语言。最强大的工具之一是 Python 中的自然语言工具包 (NLTK)。在本文中，我们将探讨标记化的概念以及 WordNet（广泛用于 NLP 的英语词汇库）的使用。
什么是代币化？
标记化是将文本划分为更小的单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、短语，甚至单个字符。标记化是文本处理中的关键步骤，因为它允许算法更有效地理解和分析文本。
例如，考虑短语“Hello, world!”。对该短语进行标记可以产生三个标记：[“Hello”、“、”“world”、“！”]。这种划分允许单独分析文本的每个部分，从而促进情感分析、机器翻译和命名实体识别等任务。
在 NLTK 中，标记化可以通过多种方式完成。让我们看一些实际例子。
对句子中的文本进行标记
将文本分成句子是许多 NLP 任务的第一步。 NLTK 通过 sent_tokenize 函数使这一切变得简单。
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
texto = "Olá mundo! Bem-vindo ao tutorial de NLTK. Vamos aprender a tokenizar textos."
sentencas = sent_tokenize(texto, language='portuguese')
print(sentencas)
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结果将是：
['Olá mundo!', 'Bem-vindo ao tutorial de NLTK.', 'Vamos aprender a tokenizar textos.']
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这里，文本被分为三个句子。这对于更详细的分析很有用，每个句子都可以单独处理。
将句子标记为单词
将文本分割成句子后，下一步通常是将这些句子分割成单词。 NLTK 的 word_tokenize 函数就是用于此目的。
from nltk.tokenize import word_tokenize
frase = "Olá mundo!"
palavras = word_tokenize(frase, language='portuguese')
print(palavras)
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结果将是：
['Olá', 'mundo', '!']
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现在我们将每个单词和标点符号作为单独的标记。这对于词频分析等任务至关重要，我们需要计算每个单词在文本中出现的次数。
使用正则表达式进行标记化
在某些情况下，您可能需要更个性化的标记化。正则表达式（regex）是一个强大的工具。 NLTK 提供了 RegexpTokenizer 类来创建自定义标记生成器。
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+')
tokens = tokenizer.tokenize("Vamos aprender NLTK.")
print(tokens)
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结果将是：
['Vamos', 'aprender', 'NLTK']
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在这里，我们使用正则表达式，仅选择由字母数字字符组成的单词，忽略标点符号。
WordNet 简介
WordNet 是一个词汇数据库，它将单词分组为同义词集（称为同义词集），提供简短且通用的定义，并记录这些单词之间的各种语义关系。在 NLTK 中，WordNet 用于查找同义词、反义词、下位词和上位词以及其他关系。
要使用WordNet，我们需要从NLTK导入wordnet模块。
from nltk.corpus import wordnet
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搜索同义词集
同义词集或同义词集是一组具有相同含义的单词。要搜索单词的同义词集，我们使用 synsets.
函数
sinonimos = wordnet.synsets("dog")
print(sinonimos)
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结果将是代表单词“dog”的不同含义的同义词集列表。
[Synset('dog.n.01'), Synset('frump.n.01'), Synset('dog.n.03'), Synset('cad.n.01'), Synset('frank.n.02'), Synset('pawl.n.01'), Synset('andiron.n.01')]
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每个同义词集都由一个名称来标识，该名称包括单词、词性（n 表示名词，v 表示动词等）以及区分不同含义的数字。
定义和示例
我们可以获得特定同义词集的定义和使用示例。
sinonimo = wordnet.synset('dog.n.01')
print(sinonimo.definition())
print(sinonimo.examples())
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结果将是：
a domesticated carnivorous mammal (Canis familiaris) that typically has a long snout, an acute sense of smell, non-retractile claws, and a barking, howling, or whining voice
['the dog barked all night']
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这让我们清楚地理解了“狗”在这种情况下的含义和用法。
搜索同义词和反义词
要查找单词的同义词和反义词，我们可以探索同义词集引理。
sinonimos = []
antonimos = []
for syn in wordnet.synsets("good"):
for lemma in syn.lemmas():
sinonimos.append(lemma.name())
if lemma.antonyms():
antonimos.append(lemma.antonyms()[0].name())
print(set(sinonimos))
print(set(antonimos))
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结果将是单词“good”的同义词和反义词列表。
{'skillful', 'proficient', 'practiced', 'unspoiled', 'goodness', 'good', 'dependable', 'sound', 'right', 'safe', 'respectable', 'effective', 'trade_good', 'adept', 'good', 'full', 'commodity', 'estimable', 'honorable', 'undecomposed', 'serious', 'secure', 'dear', 'ripe'}
{'evilness', 'evil', 'ill'}
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计算语义相似度
WordNet 还允许您计算单词之间的语义相似度。相似度基于下位词/上位词图中同义词集之间的距离。
from nltk.corpus import wordnet
cachorro = wordnet.synset('dog.n.01')
gato = wordnet.synset('cat.n.01')
similaridade = cachorro.wup_similarity(gato)
print(similaridade)
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结果将是 0 和 1 之间的相似度值。
这个值表明“狗”和“猫”在语义上非常相似。
Filtrando Stopwords
Stopwords são palavras comuns que geralmente não adicionam muito significado ao texto, como "e", "a", "de". Remover essas palavras pode ajudar a focar nas partes mais importantes do texto. O NLTK fornece uma lista de stopwords para várias línguas.
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('portuguese'))
palavras = ["Olá", "mundo", "é", "um", "lugar", "bonito"]
palavras_filtradas = [w for w in palavras if not w in stop_words]
print(palavras_filtradas)
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O resultado será:
['Olá', 'mundo', 'lugar', 'bonito']
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Aqui, as stopwords foram removidas da lista original de palavras.
Aplicações Práticas
Análise de Sentimentos
A análise de sentimentos é uma aplicação comum de PLN onde o objetivo é determinar a opinião ou emoção expressa em um texto. Tokenização e o uso de WordNet são passos importantes nesse processo.
Primeiro, dividimos o texto em palavras e removemos as stopwords. Em seguida, podemos usar os synsets para entender melhor o contexto e a polaridade das palavras.
texto = "Eu amo programação em Python!"
palavras = word_tokenize(texto, language='portuguese')
palavras_filtradas = [w for w in palavras if not w in stop_words]
polaridade = 0
for palavra in palavras_filtradas:
synsets = wordnet.synsets(palavra, lang='por')
if synsets:
for syn in synsets:
polaridade += syn.pos_score() - syn.neg_score()
print("Polaridade do texto:", polaridade)
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Nesse exemplo simplificado, estamos somando os scores positivos e negativos dos synsets das palavras filtradas para determinar a polaridade geral do texto.
Reconhecimento de Entidades Nomeadas
Outra aplicação é o reconhecimento de entidades nomeadas (NER), que identifica e classifica nomes de pessoas, organizações, locais, etc., em um texto.
import nltk
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
frase = "Barack Obama foi o 44º presidente dos Estados Unidos."
palavras = word_tokenize(frase, language='portuguese')
tags = nltk.pos_tag(palavras)
entidades = nltk.ne_chunk(tags)
print(entidades)
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O resultado será uma árvore que identifica "Barack Obama" como uma pessoa e "Estados Unidos" como um local.
Conclusão
Neste texto, exploramos os conceitos básicos de tokenização e uso do WordNet com a biblioteca NLTK em Python. Vimos como dividir textos em sentenças e palavras, como buscar sinônimos e antônimos, calcular similaridades semânticas, e aplicações práticas como análise de sentimentos e reconhecimento de entidades nomeadas. A NLTK é uma ferramenta poderosa para qualquer pessoa interessada em processamento de linguagem natural, oferecendo uma ampla gama de funcionalidades para transformar e analisar textos de forma eficaz.
以上是使用 Python 和 NLTK 进行标记化和 WordNet 基础知识简介的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
