Python自然语言处理工具小结

马哥Linux运维 · 公众号 · 运维 · 2017-04-25 20:52

正文

作者：伏草惟存
来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html

1 Python 的几个自然语言处理工具

NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。
Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(sentiment analysis)，WordNet。支持机器学习的向量空间模型，聚类，向量机。
TextBlob:TextBlob 是一个处理文本数据的 Python 库。提供了一些简单的api解决一些自然语言处理的任务，例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。
Gensim:Gensim 提供了对大型语料库的主题建模、文件索引、相似度检索的功能。它可以处理大于RAM内存的数据。作者说它是“实现无干预从纯文本语义建模的最强大、最高效、最无障碍的软件。
PyNLPI:它的全称是：Python自然语言处理库（Python Natural Language Processing Library，音发作: pineapple）这是一个各种自然语言处理任务的集合，PyNLPI可以用来处理N元搜索，计算频率表和分布，建立语言模型。他还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构，或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。
spaCy:这是一个商业的开源软件。结合Python和Cython，它的自然语言处理能力达到了工业强度。是速度最快，领域内最先进的自然语言处理工具。
Polyglot:Polyglot 支持对海量文本和多语言的处理。它支持对165种语言的分词，对196中语言的辨识，40种语言的专有名词识别，16种语言的词性标注，136种语言的情感分析，137种语言的嵌入，135种语言的形态分析，以及69中语言的翻译。
MontyLingua:MontyLingua 是一个自由的、训练有素的、端到端的英文处理工具。输入原始英文文本到 MontyLingua ，就会得到这段文本的语义解释。适合用来进行信息检索和提取，问题处理，回答问题等任务。从英文文本中，它能提取出主动宾元组，形容词、名词和动词短语，人名、地名、事件，日期和时间，等语义信息。
BLLIP Parser:BLLIP Parser（也叫做Charniak-Johnson parser）是一个集成了产生成分分析和最大熵排序的统计自然语言工具。包括命令行和 python接口。
Quepy:Quepy是一个Python框架，提供将自然语言转换成为数据库查询语言。可以轻松地实现不同类型的自然语言和数据库查询语言的转化。所以，通过Quepy，仅仅修改几行代码，就可以实现你自己的自然语言查询数据库系统。GitHub:https://github.com/machinalis/quepy
HanNLP：HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。不仅仅是分词，而是提供词法分析、句法分析、语义理解等完备的功能。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。文档使用操作说明：Python调用自然语言处理包HanLP 和菜鸟如何调用HanNLP

2 OpenNLP：进行中文命名实体识别

OpenNLP是Apach下的 Java自然语言处理API，功能齐全。如下给大家介绍一下使用OpenNLP进行中文语料命名实体识别的过程。

首先是预处理工作，分词去听用词等等的就不啰嗦了，其实将分词的结果中间加上空格隔开就可以了，OpenNLP可以将这样形式的的语料照处理英文的方式处理，有些关于字符处理的注意点在后面会提到。

其次我们要准备各个命名实体类别所对应的词库，词库被存在文本文档中，文档名即是命名实体类别的TypeName，下面两个function分别是载入某类命名实体词库中的词和载入命名实体的类别。

因为OpenNLP要求的训练语料是这样子的：

1	`XXXXXX????XXXXXXXXX????XXXXXXX`

被标注的命名实体被放在范围中，并标出了实体的类别。接下来是对命名实体识别模型的训练，先上代码：

注：

参数：iterations是训练算法迭代的次数，太少了起不到训练的效果，太大了会造成过拟合，所以各位可以自己试试效果；
cutoff：语言模型扫描窗口的大小，一般设成5就可以了，当然越大效果越好，时间可能会受不了；
langCode：语种代码和type实体类别，因为没有专门针对中文的代码，设成“普通”的即可，实体的类别因为我们想训练成能识别多种实体的模型，于是设置为“默认”。

说明：

prodFeatureGenerators()方法用于生成个人订制的特征生成器，其意义在于选择什么样的n-gram语义模型，代码当中显示的是选择窗口大小为5，待测命名实体词前后各扫描两个词的范围计算特征（加上自己就是5个），或许有更深更准确的意义，请大家指正；
trainNameEntitySamples()方法，训练模型的核心，首先是将如上标注的训练语料字符串传入生成字符流，再通过NameFinderME的train()方法传入上面设定的各个参数，订制特征生成器等等，关于源实体映射对，就按默认传入空Map就好了。

源代码开源在：https://github.com/Ailab403/ailab-mltk4j，test包里面对应有完整的调用demo，以及file文件夹里面的测试语料和已经训练好的模型。

3 StanfordNLP：

Stanford NLP Group是斯坦福大学自然语言处理的团队，开发了多个NLP工具。其开发的工具包括以下内容：

Stanford CoreNLP : 采用Java编写的面向英文的处理工具，下载网址为：。主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、语法分析等。
Stanford Word Segmenter : 采用CRF（条件随机场）算法进行分词，也是基于Java开发的，同时可以支持中文和Arabic，官方要求Java版本1.6以上，推荐内存至少1G。

简单的示例程序：Stanford POS Tagger : 采用Java编写的面向英文、中文、法语、阿拉伯语、德语的命名实体识别工具。

Stanford Named Entity Recognizer ：采用条件随机场模型的命名实体工具。
Stanford Parser ：进行语法分析的工具，支持英文、中文、阿拉伯文和法语。
Stanford Classifier : 采用Java编写的分类器。

最后附上关于中文分词器性能比较的一篇文章:http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3748764.html

实现中文命名实体识别

1、分词介绍

斯坦福大学的分词器，该系统需要JDK 1.8+，从上面链接中下载stanford-segmenter-2014-10-26，解压之后，如下图所示

进入data目录，其中有两个gz压缩文件，分别是ctb.gz和pku.gz，其中CTB：宾州大学的中国树库训练资料，PKU：中国北京大学提供的训练资料。当然了，你也可以自己训练，一个训练的例子可以在这里面看到http://nlp.stanford.edu/software/trainSegmenter-20080521.tar.gz

2、NER介绍

斯坦福NER是采用Java实现，可以识别出（PERSON，ORGANIZATION，LOCATION），使用本软件发表的研究成果需引用下述论文：

下载地址在：http://nlp.stanford.edu/~manning/papers/gibbscrf3.pdf

在NER页面可以下载到两个压缩文件，分别是stanford-ner-2014-10-26和stanford-ner-2012-11-11-chinese

将两个文件解压可看到

默认NER可以用来处理英文，如果需要处理中文要另外处理。

3、分词和NER使用

在Eclipse中新建一个Java Project，将data目录拷贝到项目根路径下，再把stanford-ner-2012-11-11-chinese解压的内容全部拷贝到classifiers文件夹下，将stanford-segmenter-3.5.0加入到classpath之中，将classifiers文件夹拷贝到项目根目录，将stanford-ner-3.5.0.jar和stanford-ner.jar加入到classpath中。最后，去http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml下载stanford-corenlp-full-2014-10-31，将解压之后的stanford-corenlp-3.5.0也加入到classpath之中。最后的Eclipse中结构如下：