NLTK模块使用详解

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: NLTK(Natural Language Toolkit)是基于Python的自然语言处理工具集,提供了丰富的功能和语料库。本文详细介绍了NLTK的安装、基本功能、语料库加载、词频统计、停用词去除、分词分句、词干提取、词形还原、词性标注以及WordNet的使用方法。通过示例代码,帮助读者快速掌握NLTK的核心功能。

[TOC]

NLTK模块使用详解

NLTK(natural language toolkit)是一套基于python的自然语言处理工具集。

一、NLTK的安装+简介

(1)、NLTK安装

  • win+r打开并输入cmd回车打开终端

1.png

  • 在终端中输入以下代码进行安装
pip3 install nltk

(2)、NLTK模块功能

2.png

(3)、NLTK中的语料库

在nltk.corpus包中,提供了几种标注好的语料库可以直接加载使用。如下:

3.png

(4)、加载语料库

这里以brown语料库进行讲解,其他语料库的使用方式大致相同

  • 查看语料库的加载路径。当我们加载时,我们的系统会帮我们把brown语料库下载到data的指定路径
from nltk.corpus import brown
import nltk

print(nltk.data.path)   # 查看语料库存储路径

"""

E:\Anaconda\envs\NLP_py3.11\python.exe D:\PYTHON_PROJECT\NLP\1.py 
['C:\\Users\\34435/nltk_data', 'E:\\Anaconda\\envs\\NLP_py3.11\\nltk_data', 'E:\\Anaconda\\envs\\NLP_py3.11\\share\\nltk_data', 'E:\\Anaconda\\envs\\NLP_py3.11\\lib\\nltk_data', 'C:\\Users\\34435\\AppData\\Roaming\\nltk_data', 'C:\\nltk_data', 'D:\\nltk_data', 'E:\\nltk_data']

进程已结束,退出代码为 0

"""
  • 指定数据加载的目录。我门也可以在加载时指定数据加载的目录

    • 方法一:使用nltk.data.path,在下载数据前,我们可以设置NLTK的下载目录
    from nltk.corpus import brown
    import nltk
    
    nltk.data.path.append('D:\\PYTHON_PROJECT\\NLP\\data')
    nltk.download('brown')
    
    """
    
    E:\Anaconda\envs\NLP_py3.11\python.exe D:\PYTHON_PROJECT\NLP\1.py 
    [nltk_data] Downloading package brown to
    [nltk_data] D:\PYTHON_PROJECT\NLP\data\nltk_data...
    [nltk_data]   Unzipping corpora\brown.zip.
    
    进程已结束,退出代码为 0
    
    """
    
    • 方法二:使用NLTK Downloader,如果希望在下载时选择目录,可以使用 NLTK 的下载器手动指定。运行以下命令:
    import nltk
    
    nltk.download()
    
    """
    
    E:\Anaconda\envs\NLP_py3.11\python.exe D:\PYTHON_PROJECT\NLP\1.py 
    showing info https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml
    
    """
    

4.png

​ 这将打开上图所示的图形界面的下载器,您可以在其中选择下载目录。在下载器的菜单中,选择 "File" -> "Change NLTK Data Directory" 来更改数据目录,然后下载所需的资源。

  • 方法三:直接在环境变量中进行设置。通过设置环境变量来指定默认的 NLTK 数据目录,具体操作视操作系统而定

    windows系统如下操作:在环境变量中添加NLTK_DATA,并将其值设置为指定的下载路径

5.png

macos和linux系统:在终端中运行:

  export NLTK_DATA='/your/desired/path/nltk_data'
  • 方法四:直接传递参数下载。可以直接在调用 nltk.download() 时传递参数来指定下载路径(需要 Python 3.8 及以上版本):

    import nltk
    nltk.download('brown', download_dir='D:\\PYTHON_PROJECT\\NLP\\data')
    
    """
    
    E:\Anaconda\envs\NLP_py3.11\python.exe D:\PYTHON_PROJECT\NLP\1.py 
    [nltk_data] Downloading package brown to D:\PYTHON_PROJECT\NLP\data...
    [nltk_data]   Unzipping corpora\brown.zip.
    
    进程已结束,退出代码为 0
    
    """
    

(5)、基础语法

from nltk.corpus import brown
import nltk

print(brown.categories())    # 查看brown语料库的类别
print(len(brown.sents()))    # 查看brown语料库的句子数量
print(len(brown.words()))    # 查看brown语料库的词数量

二、NLTK词频统计(Frequency)

NLTK 中的FreqDist( ) 类主要记录了每个词出现的次数,根据统计数据生成表格或绘图。其结构简单,用一个有序词典进行实现。

方法 作用
B() 返回词典的长度
plot(title,cumulative=False) 绘制频率分布图,若cumu为True,则是累积频率分布图
tabulate() 生成频率分布的表格形式
most_common() 返回出现次数最频繁的词与频度
hapaxes() 返回只出现过一次的词

代码示例:

from nltk.corpus import brown
import nltk

tokens=[ 'my','dog','has','flea','problems','help','please',     'maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid',
'my','dalmation','is','so','cute','I','love','him'  ]
freq = nltk.FreqDist(tokens)
for key,val in freq.items():
    print (str(key) + ':' + str(val))
standard_freq=freq.most_common(5)
freq.plot(20, cumulative=False)

"""

E:\Anaconda\envs\NLP_py3.11\python.exe D:\PYTHON_PROJECT\NLP\1.py 
my:2
dog:2
has:1
flea:1
problems:1
help:1
please:1
maybe:1
not:1
take:1
him:2
to:1
park:1
stupid:1
dalmation:1
is:1
so:1
cute:1
I:1
love:1

进程已结束,退出代码为 0

"""

三、NLTK去除停用词(stopwords)

​ 我们可以使用remove方法去除掉停用的词;示例代码:

from nltk.corpus import brown, stopwords
import nltk

tokens=[ 'my','dog','has','flea','problems','help','please',
        'maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid',
        'my','dalmation','is','so','cute','I','love','him'  ]
stwords=stopwords.words('english')
tokens.remove(stwords)
print(tokens)

四、NLTK分词和分句(tokenize)

(1)、nltk分句

​ 使用sent_tokensize()方法可以很简单进行分句。示例代码:

from nltk import sent_tokenize
from nltk.corpus import brown, stopwords
import nltk

mytext = "Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))

"""

['Hello Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']

"""

(2)、nltk分词

​ 使用word_tokenize()方法可以实现分词效果。示例代码:

from nltk import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import brown, stopwords
import nltk

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))

"""

['Hello', 'Mr.', 'Adam', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', 'hope', 'everything', 'is', 'going', 'well', '.', 'Today', 'is', 'a', 'good', 'day', ',', 'see', 'you', 'dude', '.']

"""

(3)、nltk标记非英语语言文本

​ 使用sent_tokenize()方法标记非英文语言文本。示例代码:

from nltk import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import brown, stopwords
import nltk

mytext = "Bonjour M. Adam, comment allez-vous? J'espère que tout va bien. Aujourd'hui est un bon jour."
print(sent_tokenize(mytext,"french"))

"""

['Bonjour M. Adam, comment allez-vous?', "J'espère que tout va bien.", "Aujourd'hui est un bon jour."]

"""

五、NLTK词干提取(Stemming)

单词词干提取就是从单词中去除词缀并返回词根。(比方说 working 的词干是 work。)搜索引擎在索引页面的时候使用这种技术,所以很多人通过同一个单词的不同形式进行搜索,返回的都是相同的,有关这个词干的页面。
​ 词干提取的算法有很多,但最常用的算法是 Porter 提取算法。NLTK 有一个 PorterStemmer 类,使用的就是 Porter 提取算法。

(1) PorterStemmer方法

from nltk.stem import PorterStemmer

porter_stemmer = PorterStemmer()

print(porter_stemmer.stem('working'))

(2)LancasterStemmer方法

from nltk.stem import LancasterStemmer

lancaster_stemmer = LancasterStemmer()

print(lancaster_stemmer.stem('working'))

(3)SnowballStemmer方法提取非英语单词词干

SnowballStemmer 类,除了英语外,还可以适用于其他 13 种语言。支持的语言如下:

from nltk.stem import SnowballStemmer

print(SnowballStemmer.languages)

('danish', 'dutch', 'english', 'finnish', 'french', 'german', 'hungarian', 'italian', 'norwegian', 'porter', 'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish')

使用 SnowballStemmer 类的 stem() 函数来提取非英语单词

from nltk.stem import SnowballStemmer

french_stemmer = SnowballStemmer('french')

print(french_stemmer.stem("French word"))

六. NLTK词形还原(Lemmatization)

(1)词形还原与词干提取类似, 但不同之处在于词干提取经常可能创造出不存在的词汇,词形还原的结果是一个真正的词汇。

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

print(lemmatizer.lemmatize('increases'))

(2) 结果可能是同义词或具有相同含义的不同词语。有时,如果你试图还原一个词,比如 playing,还原的结果还是 playing。这是因为默认还原的结果是名词,如果你想得到动词,可以通过以下的方式指定。

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))

(3)实际上,这是一个非常好的文本压缩水平。最终压缩到原文本的 50% 到 60% 左右。结果可能是动词,名词,形容词或副词:

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"))

七、NLTK词性标注(POS Tag)

(1)词性标注是把一个句子中的单词标注为名词,形容词,动词等。

text=nltk.word_tokenize('what does the fox say')

print(nltk.pos_tag(text))

['what', 'does', 'the', 'fox', 'say']

输出是元组列表,元组中的第一个元素是单词,第二个元素是词性标签

[('what', 'WDT'), ('does', 'VBZ'), ('the', 'DT'), ('fox', 'NNS'), ('say', 'VBP')]

(2)简化的词性标记集列表(Part of Speech)

标记(Tag) 含义(Meaning) 例子(Examples)
ADJ 含义(Meaning) new,good,high,special,big
ADV 形容词(adjective) really,,already,still,early,now
CNJ 副词(adverb) and,or,but,if,while
DET 连词(conjunction) the,a,some,most,every
EX 限定词(determiner) there,there's
FW 存在量词(existential) dolce,ersatz,esprit,quo,maitre
MOD 外来词(foreign word) will,can,would,may,must
N 情态动词(modal verb) year,home,costs,time
NP 名词(noun) Alison,Africa,April,Washington
NUM 专有名词(proper noun) twenty-four,fourth,1991,14:24
PRO 数词(number) he,their,her,its,my,I,us
P 代词(pronoun) on,of,at,with,by,into,under
TO 介词(preposition) to
UH 词 to(the word to) ah,bang,ha,whee,hmpf,oops
V 感叹词(interjection) is,has,get,do,make,see,run
VD 动词(verb) said,took,told,made,asked
VG 过去式(past tense) making,going,playing,working
VN 现在分词(present participle) given,taken,begun,sung
WH wh限定词(wh determiner) who,which,when,what,where

编码含义

九、NLTK中的wordnet

wordnet 是为自然语言处理构建的数据库。它包括部分词语的一个同义词组和一个简短的定义。

(1)通过 wordnet可以得到给定词的定义和例句

from nltk.corpus import wordnet

syn = wordnet.synsets("pain")  #获取“pain”的同义词集

print(syn[0].definition())

a symptom of some physical hurt or disorder

['the patient developed severe pain and distension']

(2)使用 wordnet来获得同义词

from nltk.corpus import wordnet

for syn in wordnet.synsets('Computer'):

    for lemma in syn.lemmas():

        synonyms.append(lemma.name())

['computer', 'computing_machine', 'computing_device', 'data_processor', 'electronic_computer', 'information_processing_system', 'calculator', 'reckoner', 'figurer', 'estimator', 'computer']

(3)使用wordnet来获取反义词

from nltk.corpus import wordnet

for syn in wordnet.synsets("small"):

    for l in syn.lemmas():

        if l.antonyms():   #判断是否是正确的反义词

            antonyms.append(l.antonyms()[0].name())
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