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之后的很多工作都需要标注完的词汇。nltk自带英文标注器
pos_tag
import nltk
text = nltk.word_tokenize("And now for something compleyely difference")print(text)print(nltk.pos_tag(text))nltk.tag.str2tuple('word/类型')text = "The/AT grand/JJ is/VBD ."print([nltk.tag.str2tuple(t) for t in text.split()])
nltk语料库ue肚脐提供了统一接口，可以不必理会不同的文件格式。格式:
语料库.tagged_word()/tagged_sents()。参数可以指定categories和fields
print(nltk.corpus.brown.tagged_words())
这里以名词为例
from nltk.corpus import brown word_tag = nltk.FreqDist(brown.tagged_words(categories="news"))print([word+'/'+tag for (word,tag)in word_tag if tag.startswith('V')])################下面是查找money的不同标注#################################wsj = brown.tagged_words(categories="news") cfd = nltk.ConditionalFreqDist(wsj)print(cfd['money'].keys())
def findtag(tag_prefix,tagged_text):
cfd = nltk.ConditionalFreqDist((tag,word) for (word,tag) in tagged_text if tag.startswith(tag_prefix))return dict((tag,list(cfd[tag].keys())[:5]) for tag in cfd.conditions())#数据类型必须转换为list才能进行切片操作tagdict = findtag('NN',nltk.corpus.brown.tagged_words(categories="news"))for tag in sorted(tagdict):print(tag,tagdict[tag])需要
nltk.bigrams()和nltk.trigrams()，分别对应2-gram模型和3-gram模型。
brown_tagged = brown.tagged_words(categories="learned") tags = [b[1] for (a,b) in nltk.bigrams(brown_tagged) if a[0]=="often"] fd = nltk.FreqDist(tags) fd.tabulate()
最简单的标注器是为每个标识符分配统一标记。下面就是一个将所有词都变成NN的标注器。并且用
evaluate()进行检验。当很多词语是名词时候，它有利于第一次分析并提高稳定性。
brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories="news") raw = 'I do not like eggs and ham, I do not like them Sam I am'tokens = nltk.word_tokenize(raw) default_tagger = nltk.DefaultTagger('NN')#创建标注器print(default_tagger.tag(tokens)) # 调用tag()方法进行标注print(default_tagger.evaluate(brown_tagged_sents))
注意这里规则是固定（由自己决定）。当规则越来越完善的时候，精确度越高。
patterns = [
(r'.*ing$','VBG'),
(r'.*ed$','VBD'),
(r'.*es$','VBZ'),
(r'.*','NN')#为了方便，只有少量规则]
regexp_tagger = nltk.RegexpTagger(patterns)
regexp_tagger.evaluate(brown_tagged_sents)这里和书里是有差别的，不同于python2，注意调试。而查询标注器就是存储最有可能的标记，并且可以设置
backoff参数，不能标记的情况下，就使用这个标注器（这个过程是回退）
fd = nltk.FreqDist(brown.words(categories="news")) cfd = nltk.ConditionalFreqDist(brown.tagged_words(categories="news"))##############################################python2和3的区别#########most_freq_words = fd.most_common(100) likely_tags = dict((word,cfd[word].max()) for (word,times) in most_freq_words)#######################################################################baseline_tagger = nltk.UnigramTagger(model=likely_tags,backoff=nltk.DefaultTagger('NN')) baseline_tagger.evaluate(brown_tagged_sents)
一元标注器的行为和查找标注器很相似，建立一元标注器的技术，为训练。
这里我们的标注器只是记忆训练集，而不是建立一般模型，那么吻合很好，但是不能推广到新文本。
size = int(len(brown_tagged_sents)*0.9) train_sents = brown_tagged_sents[:size] test_sents = brown_tagged_sents[size+1:] unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(train_sents) unigram_tagger.evaluate(test_sents)
N元标注器，就是检索index= n 的 word，并且检索n-N<=index<=n-1 的 tag。即通过前面词的tag标签，进一步确定当前词汇的tag。类似于
nltk.UnigramTagger()，自带的二元标注器为:nltk.BigramTagger()用法一致。
很多时候，覆盖范围更广的算法比精度更高的算法更有用。利用
backoff指明回退标注器,来实现标注器的组合。而参数cutoff显式声明为int型，则会自动丢弃只出现1-n次的上下文。
t0 = nltk.DefaultTagger('NN') t1 = nltk.UnigramTagger(train_sents,backoff=t0) t2 = nltk.BigramTagger(train_sents,backoff=t1) t2.evaluate(test_sents)
可以发现，和原来比较之后，精确度明显提高
对于句首的单词，没有前n个单词。解决方法：通过已标记的tagged_sents来训练标注器。
较上面的都优秀。实现的思路：以大笔化开始，然后修复细节，一点点进行细致改变。
不仅占用内存小，而且关联上下文，并且根据问题的变小，实时修正错误，而不是一成不变的。当然，在python3和python2的调用有所不同。
from nltk.tag import brill brill.nltkdemo18plus() brill.nltkdemo18()
以上是NLTK学习:分类和标注词汇的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
