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進(jìn)階教程：用Python和NLTK進(jìn)行NLP分析

進(jìn)一步學(xué)習(xí)自然語言處理的基本概念

在 之前的文章 里，我介紹了自然語言處理natural language processing（NLP）和賓夕法尼亞大學(xué)研發(fā)的自然語言處理工具包Natural Language Toolkit (NLTK)。我演示了用 Python 解析文本和定義停頓詞stopword的方法，并介紹了語料庫corpus的概念。語料庫是由文本構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，通過提供現(xiàn)成的文本數(shù)據(jù)來輔助文本處理。在這篇文章里，我將繼續(xù)用各種語料庫對文本進(jìn)行對比和分析。

這篇文章主要包括以下部分：

  • 詞網(wǎng)WordNet和同義詞集synset
  • 相似度比較Similarity comparison
  • 樹Tree和樹庫treebank
  • 命名實體識別Named entity recognition

詞網(wǎng)和同義詞集

詞網(wǎng)WordNet 是 NLTK 里的一個大型詞匯數(shù)據(jù)庫語料庫。詞網(wǎng)包含各單詞的諸多認(rèn)知同義詞cognitive synonyms（認(rèn)知同義詞常被稱作“同義詞集synset”）。在詞網(wǎng)里，名詞、動詞、形容詞和副詞，各自被組織成一個同義詞的網(wǎng)絡(luò)。

詞網(wǎng)是一個很有用的文本分析工具。它有面向多種語言的版本（漢語、英語、日語、俄語和西班牙語等），也使用多種許可證（從開源許可證到商業(yè)許可證都有）。初代版本的詞網(wǎng)由普林斯頓大學(xué)研發(fā)，面向英語，使用類 MIT 許可證MIT-like license。

因為一個詞可能有多個意義或多個詞性，所以可能與多個同義詞集相關(guān)聯(lián)。每個同義詞集通常提供下列屬性：

< 如顯示不全，請左右滑動 >

屬性 定義 例子
名稱Name 此同義詞集的名稱 單詞 code 有 5 個同義詞集，名稱分別是 code.n.01、 code.n.02、 code.n.03、code.v.01 和 code.v.02
詞性POS 此同義詞集的詞性 單詞 code 有 3 個名詞詞性的同義詞集和 2 個動詞詞性的同義詞集
定義Definition 該詞作對應(yīng)詞性時的定義 動詞 code 的一個定義是：（計算機科學(xué)）數(shù)據(jù)或計算機程序指令的象征性排列symbolic arrangement
例子Example 使用該詞的例子 code 一詞的例子：We should encode the message for security reasons
詞元Lemma 與該詞相關(guān)聯(lián)的其他同義詞集（包括那些不一定嚴(yán)格地是該詞的同義詞，但可以大體看作同義詞的）；詞元直接與其他詞元相關(guān)聯(lián)，而不是直接與單詞word相關(guān)聯(lián) code.v.02 的詞元是 code.v.02.encipher、code.v.02.cipher、code.v.02.cypher、code.v.02.encrypt、code.v.02.inscribe 和 code.v.02.write_in_code
反義詞Antonym 意思相反的詞 詞元 encode.v.01.encode 的反義詞是 decode.v.01.decode
上義詞Hypernym 該詞所屬的一個范疇更大的詞 code.v.01 的一個上義詞是 tag.v.01
分項詞Meronym 屬于該詞組成部分的詞 computer 的一個分項詞是 chip
總項詞Holonym 該詞作為組成部分所屬的詞 window 的一個總項詞是 computer screen

同義詞集還有一些其他屬性，在 <你的 Python 安裝路徑>/Lib/site-packages 下的 nltk/corpus/reader/wordnet.py，你可以找到它們。

下面的代碼或許可以幫助理解。

這個函數(shù)：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from nltk.corpus import wordnet
    2. 
  
  
  
  
  2. 
  
  
  
  
  3. def synset_info(synset):
    4. 
  
  
  
  
  4.  print("Name", synset.name())
    5. 
  
  
  
  
  5.  print("POS:", synset.pos())
    6. 
  
  
  
  
  6.  print("Definition:", synset.definition())
    7. 
  
  
  
  
  7.  print("Examples:", synset.examples())
    8. 
  
  
  
  
  8.  print("Lemmas:", synset.lemmas())
    9. 
  
  
  
  
  9.  print("Antonyms:", [lemma.antonyms() for lemma in synset.lemmas() if len(lemma.antonyms()) > 0])
    10. 
  
  
  
  
  10.  print("Hypernyms:", synset.hypernyms())
    11. 
  
  
  
  
  11.  print("Instance Hypernyms:", synset.instance_hypernyms())
    12. 
  
  
  
  
  12.  print("Part Holonyms:", synset.part_holonyms())
    13. 
  
  
  
  
  13.  print("Part Meronyms:", synset.part_meronyms())
    14. 
  
  
  
  
  14.  print()
    15. 
  
  
  
  
  15. 
  
  
  
  
  16. 
  
  
  
  
  17. synsets = wordnet.synsets('code')
    18. 
  
  
  
  
  18. print(len(synsets), "synsets:")
    19. 
  
  
  
  
  19. for synset in synsets:
    20. 
  
  
  
  
  20.  synset_info(synset)
    21.

將會顯示：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. 5 synsets:
    2. 
  
  
  
  
  2. Name code.n.01
    3. 
  
  
  
  
  3. POS: n
    4. 
  
  
  
  
  4. Definition: a set of rules or principles or laws (especially written ones)
    5. 
  
  
  
  
  5. Examples: []
    6. 
  
  
  
  
  6. Lemmas: [Lemma('code.n.01.code'), Lemma('code.n.01.codification')]
    7. 
  
  
  
  
  7. Antonyms: []
    8. 
  
  
  
  
  8. Hypernyms: [Synset('written_communication.n.01')]
    9. 
  
  
  
  
  9. Instance Hpernyms: []
    10. 
  
  
  
  
  10. Part Holonyms: []
    11. 
  
  
  
  
  11. Part Meronyms: []
    12. 
  
  
  
  
  12. 
  
  
  
  
  13. ...
    14. 
  
  
  
  
  14. 
  
  
  
  
  15. Name code.n.03
    16. 
  
  
  
  
  16. POS: n
    17. 
  
  
  
  
  17. Definition: (computer science) the symbolic arrangement of data or instructions in a computer program or the set of such instructions
    18. 
  
  
  
  
  18. Examples: []
    19. 
  
  
  
  
  19. Lemmas: [Lemma('code.n.03.code'), Lemma('code.n.03.computer_code')]
    20. 
  
  
  
  
  20. Antonyms: []
    21. 
  
  
  
  
  21. Hypernyms: [Synset('coding_system.n.01')]
    22. 
  
  
  
  
  22. Instance Hpernyms: []
    23. 
  
  
  
  
  23. Part Holonyms: []
    24. 
  
  
  
  
  24. Part Meronyms: []
    25. 
  
  
  
  
  25. 
  
  
  
  
  26. ...
    27. 
  
  
  
  
  27. 
  
  
  
  
  28. Name code.v.02
    29. 
  
  
  
  
  29. POS: v
    30. 
  
  
  
  
  30. Definition: convert ordinary language into code
    31. 
  
  
  
  
  31. Examples: ['We should encode the message for security reasons']
    32. 
  
  
  
  
  32. Lemmas: [Lemma('code.v.02.code'), Lemma('code.v.02.encipher'), Lemma('code.v.02.cipher'), Lemma('code.v.02.cypher'), Lemma('code.v.02.encrypt'), Lemma('code.v.02.inscribe'), Lemma('code.v.02.write_in_code')]
    33. 
  
  
  
  
  33. Antonyms: []
    34. 
  
  
  
  
  34. Hypernyms: [Synset('encode.v.01')]
    35. 
  
  
  
  
  35. Instance Hpernyms: []
    36. 
  
  
  
  
  36. Part Holonyms: []
    37. 
  
  
  
  
  37. Part Meronyms: []
    38.

同義詞集synset和詞元lemma在詞網(wǎng)里是按照樹狀結(jié)構(gòu)組織起來的，下面的代碼會給出直觀的展現(xiàn)：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def hypernyms(synset):
    2. 
  
  
  
  
  2.     return synset.hypernyms()
    3. 
  
  
  
  
  3. 
  
  
  
  
  4. synsets = wordnet.synsets('soccer')
    5. 
  
  
  
  
  5. for synset in synsets:
    6. 
  
  
  
  
  6.     print(synset.name() + " tree:")
    7. 
  
  
  
  
  7.     pprint(synset.tree(rel=hypernyms))
    8. 
  
  
  
  
  8.     print()
    9. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. code.n.01 tree:
    2. 
  
  
  
  
  2. [Synset('code.n.01'),
    3. 
  
  
  
  
  3.  [Synset('written_communication.n.01'),
    4. 
  
  
  
  
  4.    ...
    5. 
  
  
  
  
  5. 
  
  
  
  
  6. code.n.02 tree:
    7. 
  
  
  
  
  7. [Synset('code.n.02'),
    8. 
  
  
  
  
  8.  [Synset('coding_system.n.01'),
    9. 
  
  
  
  
  9.    ...
    10. 
  
  
  
  
  10. 
  
  
  
  
  11. code.n.03 tree:
    12. 
  
  
  
  
  12. [Synset('code.n.03'),
    13. 
  
  
  
  
  13.    ...
    14. 
  
  
  
  
  14. 
  
  
  
  
  15. code.v.01 tree:
    16. 
  
  
  
  
  16. [Synset('code.v.01'),
    17. 
  
  
  
  
  17.  [Synset('tag.v.01'),
    18. 
  
  
  
  
  18.    ...
    19. 
  
  
  
  
  19. 
  
  
  
  
  20. code.v.02 tree:
    21. 
  
  
  
  
  21. [Synset('code.v.02'),
    22. 
  
  
  
  
  22.  [Synset('encode.v.01'),
    23. 
  
  
  
  
  23.    ...
    24.

詞網(wǎng)并沒有涵蓋所有的單詞和其信息（現(xiàn)今英語有約 17,0000 個單詞，最新版的 詞網(wǎng) 涵蓋了約 15,5000 個），但它開了個好頭。掌握了“詞網(wǎng)”的各個概念后，如果你覺得它詞匯少，不能滿足你的需要，可以轉(zhuǎn)而使用其他工具?；蛘?，你也可以打造自己的“詞網(wǎng)”！

自主嘗試

使用 Python 庫，下載維基百科的 “open source” 頁面，并列出該頁面所有單詞的同義詞集synset和詞元lemma。

相似度比較

相似度比較的目的是識別出兩篇文本的相似度，在搜索引擎、聊天機器人等方面有很多應(yīng)用。

比如，相似度比較可以識別 football 和 soccer 是否有相似性。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. syn1 = wordnet.synsets('football')
    2. 
  
  
  
  
  2. syn2 = wordnet.synsets('soccer')
    3. 
  
  
  
  
  3. 
  
  
  
  
  4. # 一個單詞可能有多個 同義詞集，需要把 word1 的每個同義詞集和 word2 的每個同義詞集分別比較
    5. 
  
  
  
  
  5. for s1 in syn1:
    6. 
  
  
  
  
  6.     for s2 in syn2:
    7. 
  
  
  
  
  7.         print("Path similarity of: ")
    8. 
  
  
  
  
  8.         print(s1, '(', s1.pos(), ')', '[', s1.definition(), ']')
    9. 
  
  
  
  
  9.         print(s2, '(', s2.pos(), ')', '[', s2.definition(), ']')
    10. 
  
  
  
  
  10.         print("   is", s1.path_similarity(s2))
    11. 
  
  
  
  
  11.         print()
    12. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Path similarity of:
    2. 
  
  
  
  
  2. Synset('football.n.01') ( n ) [ any of various games played with a ball (round or oval) in which two teams try to kick or carry or propel the ball into each other's goal ]
    3. 
  
  
  
  
  3. Synset('soccer.n.01') ( n ) [ a football game in which two teams of 11 players try to kick or head a ball into the opponents' goal ]
    4. 
  
  
  
  
  4.    is 0.5
    5. 
  
  
  
  
  5. 
  
  
  
  
  6. Path similarity of:
    7. 
  
  
  
  
  7. Synset('football.n.02') ( n ) [ the inflated oblong ball used in playing American football ]
    8. 
  
  
  
  
  8. Synset('soccer.n.01') ( n ) [ a football game in which two teams of 11 players try to kick or head a ball into the opponents' goal ]
    9. 
  
  
  
  
  9.    is 0.05
    10.

兩個詞各個同義詞集之間路徑相似度path similarity最大的是 0.5，表明它們關(guān)聯(lián)性很大（路徑相似度path similarity指兩個詞的意義在上下義關(guān)系的詞匯分類結(jié)構(gòu)hypernym/hypnoym taxonomy中的最短距離）。

那么 code 和 bug 呢？這兩個計算機領(lǐng)域的詞的相似度是：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Path similarity of:
    2. 
  
  
  
  
  2. Synset('code.n.01') ( n ) [ a set of rules or principles or laws (especially written ones) ]
    3. 
  
  
  
  
  3. Synset('bug.n.02') ( n ) [ a fault or defect in a computer program, system, or machine ]
    4. 
  
  
  
  
  4.    is 0.1111111111111111
    5. 
  
  
  
  
  5. ...
    6. 
  
  
  
  
  6. Path similarity of:
    7. 
  
  
  
  
  7. Synset('code.n.02') ( n ) [ a coding system used for transmitting messages requiring brevity or secrecy ]
    8. 
  
  
  
  
  8. Synset('bug.n.02') ( n ) [ a fault or defect in a computer program, system, or machine ]
    9. 
  
  
  
  
  9.    is 0.09090909090909091
    10. 
  
  
  
  
  10. ...
    11. 
  
  
  
  
  11. Path similarity of:
    12. 
  
  
  
  
  12. Synset('code.n.03') ( n ) [ (computer science) the symbolic arrangement of data or instructions in a computer program or the set of such instructions ]
    13. 
  
  
  
  
  13. Synset('bug.n.02') ( n ) [ a fault or defect in a computer program, system, or machine ]
    14. 
  
  
  
  
  14.    is 0.09090909090909091
    15.

這些是這兩個詞各同義詞集之間路徑相似度path similarity的最大值，這些值表明兩個詞是有關(guān)聯(lián)性的。

NLTK 提供多種相似度計分器similarity scorers，比如：

  • path_similarity
  • lch_similarity
  • wup_similarity
  • res_similarity
  • jcn_similarity
  • lin_similarity

要進(jìn)一步了解這些相似度計分器similarity scorers，請查看 WordNet Interface 的 Similarity 部分。

自主嘗試

使用 Python 庫，從維基百科的 Category: Lists of computer terms 生成一個術(shù)語列表，然后計算各術(shù)語之間的相似度。

樹和樹庫

使用 NLTK，你可以把文本表示成樹狀結(jié)構(gòu)以便進(jìn)行分析。

這里有一個例子：

這是一份簡短的文本，對其做預(yù)處理和詞性標(biāo)注：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import nltk
    2. 
  
  
  
  
  2. 
  
  
  
  
  3. text = "I love open source"
    4. 
  
  
  
  
  4. # Tokenize to words
    5. 
  
  
  
  
  5. words = nltk.tokenize.word_tokenize(text)
    6. 
  
  
  
  
  6. # POS tag the words
    7. 
  
  
  
  
  7. words_tagged = nltk.pos_tag(words)
    8.

要把文本轉(zhuǎn)換成樹狀結(jié)構(gòu)，你必須定義一個語法grammar。這個例子里用的是一個基于 Penn Treebank tags 的簡單語法。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # A simple grammar to create tree
    2. 
  
  
  
  
  2. grammar = "NP: {<JJ><NN>}"
    3.

然后用這個語法grammar創(chuàng)建一顆樹tree：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # Create tree
    2. 
  
  
  
  
  2. parser = nltk.RegexpParser(grammar)
    3. 
  
  
  
  
  3. tree = parser.parse(words_tagged)
    4. 
  
  
  
  
  4. pprint(tree)
    5.

運行上面的代碼，將得到：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Tree('S', [('I', 'PRP'), ('love', 'VBP'), Tree('NP', [('open', 'JJ'), ('source', 'NN')])])
    2.

你也可以圖形化地顯示結(jié)果。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. tree.draw()
    2.

NLTK Tree

這個樹狀結(jié)構(gòu)有助于準(zhǔn)確解讀文本的意思。比如，用它可以找到文本的 主語：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. subject_tags = ["NN", "NNS", "NP", "NNP", "NNPS", "PRP", "PRP$"]
    2. 
  
  
  
  
  2. def subject(sentence_tree):
    3. 
  
  
  
  
  3.     for tagged_word in sentence_tree:
    4. 
  
  
  
  
  4.         # A crude logic for this case -  first word with these tags is considered subject
    5. 
  
  
  
  
  5.         if tagged_word[1] in subject_tags:
    6. 
  
  
  
  
  6.             return tagged_word[0]
    7. 
  
  
  
  
  7. 
  
  
  
  
  8. print("Subject:", subject(tree))
    9.

結(jié)果顯示主語是 I：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Subject: I
    2.

這是一個比較基礎(chǔ)的文本分析步驟，可以用到更廣泛的應(yīng)用場景中。 比如，在聊天機器人方面，如果用戶告訴機器人：“給我媽媽 Jane 預(yù)訂一張機票，1 月 1 號倫敦飛紐約的”，機器人可以用這種分析方法解讀這個指令：

動作: 預(yù)訂
動作的對象: 機票
乘客: Jane
出發(fā)地: 倫敦
目的地: 紐約
日期: （明年）1 月 1 號

樹庫treebank指由許多預(yù)先標(biāo)注好的樹tree構(gòu)成的語料庫?，F(xiàn)在已經(jīng)有面向多種語言的樹庫，既有開源的，也有限定條件下才能免費使用的，以及商用的。其中使用最廣泛的是面向英語的賓州樹庫。賓州樹庫取材于華爾街日報Wall Street Journal。NLTK 也包含了賓州樹庫作為一個子語料庫。下面是一些使用樹庫treebank的方法：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. words = nltk.corpus.treebank.words()
    2. 
  
  
  
  
  2. print(len(words), "words:")
    3. 
  
  
  
  
  3. print(words)
    4. 
  
  
  
  
  4. 
  
  
  
  
  5. tagged_sents = nltk.corpus.treebank.tagged_sents()
    6. 
  
  
  
  
  6. print(len(tagged_sents), "sentences:")
    7. 
  
  
  
  
  7. print(tagged_sents)
    8. 
  
  
  
  
  8. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. 100676 words:
    2. 
  
  
  
  
  2. ['Pierre', 'Vinken', ',', '61', 'years', 'old', ',', ...]
    3. 
  
  
  
  
  3. 3914 sentences:
    4. 
  
  
  
  
  4. [[('Pierre', 'NNP'), ('Vinken', 'NNP'), (',', ','), ('61', 'CD'), ('years', 'NNS'), ('old', 'JJ'), (',', ','), ('will', 'MD'), ('join', 'VB'), ('the', 'DT'), ('board', 'NN'), ('as', 'IN'), ('a', 'DT'), ('nonexecutive', 'JJ'), ('director', 'NN'), ...]
    5.

查看一個句子里的各個標(biāo)簽tags：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. sent0 = tagged_sents[0]
    2. 
  
  
  
  
  2. pprint(sent0)
    3. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. [('Pierre', 'NNP'),
    2. 
  
  
  
  
  2.  ('Vinken', 'NNP'),
    3. 
  
  
  
  
  3.  (',', ','),
    4. 
  
  
  
  
  4.  ('61', 'CD'),
    5. 
  
  
  
  
  5.  ('years', 'NNS'),
    6. 
  
  
  
  
  6. ...
    7.

定義一個語法grammar來把這個句子轉(zhuǎn)換成樹狀結(jié)構(gòu)：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. grammar = '''
    2. 
  
  
  
  
  2.  Subject: {}
    3. 
  
  
  
  
  3.  SubjectInfo: {}
    4. 
  
  
  
  
  4.  Action: {}
    5. 
  
  
  
  
  5.  Object: {
    }
    6. 
  
  
  
  
  6.  Stopwords: {
    }
    7. 
  
  
  
  
  7.  ObjectInfo: {}
    8. 
  
  
  
  
  8.  When: {}
    9. 
  
  
  
  
  9. '''
    10. 
  
  
  
  
  10. parser = nltk.RegexpParser(grammar)
    11. 
  
  
  
  
  11. tree = parser.parse(sent0)
    12. 
  
  
  
  
  12. print(tree)
    13. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. (S
    2. 
  
  
  
  
  2.   (Subject Pierre/NNP Vinken/NNP)
    3. 
  
  
  
  
  3.   ,/,
    4. 
  
  
  
  
  4.   (SubjectInfo 61/CD years/NNS old/JJ)
    5. 
  
  
  
  
  5.   ,/,
    6. 
  
  
  
  
  6.   (Action will/MD join/VB)
    7. 
  
  
  
  
  7.   (Object the/DT board/NN)
    8. 
  
  
  
  
  8.   as/IN
    9. 
  
  
  
  
  9.   a/DT
    10. 
  
  
  
  
  10.   (ObjectInfo nonexecutive/JJ director/NN)
    11. 
  
  
  
  
  11.   (Subject Nov./NNP)
    12. 
  
  
  
  
  12.   29/CD
    13. 
  
  
  
  
  13.   ./.)
    14.

圖形化地顯示：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. tree.draw()
    2.

NLP Treebank image

樹trees和樹庫treebanks的概念是文本分析的一個強大的組成部分。

自主嘗試

使用 Python 庫，下載維基百科的 “open source” 頁面，將得到的文本以圖形化的樹狀結(jié)構(gòu)展現(xiàn)出來。

命名實體識別

無論口語還是書面語都包含著重要數(shù)據(jù)。文本處理的主要目標(biāo)之一，就是提取出關(guān)鍵數(shù)據(jù)。幾乎所有應(yīng)用場景所需要提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，比如航空公司的訂票機器人或者問答機器人。 NLTK 為此提供了一個命名實體識別named entity recognition的功能。

這里有一個代碼示例：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. sentence = 'Peterson first suggested the name "open source" at Palo Alto, California'
    2.

驗證這個句子里的人名name和地名place有沒有被識別出來。照例先預(yù)處理：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import nltk
    2. 
  
  
  
  
  2. 
  
  
  
  
  3. words = nltk.word_tokenize(sentence)
    4. 
  
  
  
  
  4. pos_tagged = nltk.pos_tag(words)
    5.

運行命名實體標(biāo)注器named-entity tagger：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ne_tagged = nltk.ne_chunk(pos_tagged)
    2. 
  
  
  
  
  2. print("NE tagged text:")
    3. 
  
  
  
  
  3. print(ne_tagged)
    4. 
  
  
  
  
  4. print()
    5. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. NE tagged text:
    2. 
  
  
  
  
  2. (S
    3. 
  
  
  
  
  3.   (PERSON Peterson/NNP)
    4. 
  
  
  
  
  4.   first/RB
    5. 
  
  
  
  
  5.   suggested/VBD
    6. 
  
  
  
  
  6.   the/DT
    7. 
  
  
  
  
  7.   name/NN
    8. 
  
  
  
  
  8.   ``/``
    9. 
  
  
  
  
  9.   open/JJ
    10. 
  
  
  
  
  10.   source/NN
    11. 
  
  
  
  
  11.   ''/''
    12. 
  
  
  
  
  12.   at/IN
    13. 
  
  
  
  
  13.   (FACILITY Palo/NNP Alto/NNP)
    14. 
  
  
  
  
  14.   ,/,
    15. 
  
  
  
  
  15.   (GPE California/NNP))
    16.

上面的結(jié)果里，命名實體被識別出來并做了標(biāo)注；只提取這個樹tree里的命名實體：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. print("Recognized named entities:")
    2. 
  
  
  
  
  2. for ne in ne_tagged:
    3. 
  
  
  
  
  3.     if hasattr(ne, "label"):
    4. 
  
  
  
  
  4.         print(ne.label(), ne[0:])
    5. 
 
 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Recognized named entities:
    2. 
  
  
  
  
  2. PERSON [('Peterson', 'NNP')]
    3. 
  
  
  
  
  3. FACILITY [('Palo', 'NNP'), ('Alto', 'NNP')]
    4. 
  
  
  
  
  4. GPE [('California', 'NNP')]
    5.

圖形化地顯示：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ne_tagged.draw()
    2.

NLTK Treebank tree

NLTK 內(nèi)置的命名實體標(biāo)注器named-entity tagger，使用的是賓州法尼亞大學(xué)的 Automatic Content Extraction（ACE）程序。該標(biāo)注器能夠識別組織機構(gòu)ORGANIZATION、人名PERSON、地名LOCATION、設(shè)施FACILITY和地緣政治實體geopolitical entity等常見實體entites。

NLTK 也可以使用其他標(biāo)注器tagger，比如 Stanford Named Entity Recognizer. 這個經(jīng)過訓(xùn)練的標(biāo)注器用 Java 寫成，但 NLTK 提供了一個使用它的接口（詳情請查看 nltk.parse.stanford 或 nltk.tag.stanford）。

自主嘗試

使用 Python 庫，下載維基百科的 “open source” 頁面，并識別出對開源open source有影響力的人的名字，以及他們?yōu)殚_源open source做貢獻(xiàn)的時間和地點。

高級實踐

如果你準(zhǔn)備好了，嘗試用這篇文章以及此前的文章介紹的知識構(gòu)建一個超級結(jié)構(gòu)superstructure。

使用 Python 庫，下載維基百科的 “Category: Computer science page”，然后：

  • 找出其中頻率最高的單詞unigrams、二元搭配bigrams和三元搭配trigrams，將它們作為一個關(guān)鍵詞列表或者技術(shù)列表。相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)生或者工程師需要了解這樣一份列表里的內(nèi)容。
  • 圖形化地顯示這個領(lǐng)域里重要的人名、技術(shù)、日期和地點。這會是一份很棒的信息圖。
  • 構(gòu)建一個搜索引擎。你的搜索引擎性能能夠超過維基百科嗎？

下一步？

自然語言處理是應(yīng)用構(gòu)建application building的典型支柱。NLTK 是經(jīng)典、豐富且強大的工具集，提供了為現(xiàn)實世界構(gòu)建有吸引力、目標(biāo)明確的應(yīng)用的工作坊。

在這個系列的文章里，我用 NLTK 作為例子，展示了自然語言處理可以做什么。自然語言處理和 NLTK 還有太多東西值得探索，這個系列的文章只是幫助你探索它們的切入點。

如果你的需求增長到 NLTK 已經(jīng)滿足不了了，你可以訓(xùn)練新的模型或者向 NLTK 添加新的功能?；?NLTK 構(gòu)建的新的自然語言處理庫正在不斷涌現(xiàn)，機器學(xué)習(xí)也正被深度用于自然語言處理。


網(wǎng)頁題目：進(jìn)階教程：用Python和NLTK進(jìn)行NLP分析
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