NLTK库使用教程：分句、分词、词频提取等基本操作

NLTK库使用教程：分句、分词、词频提取等基本操作

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/u014608435/article/details/145227234

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类（自然）语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言，并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。

NLP的任务可以分为多个层次，包括但不限于：

1. 词法分析：将文本分解成单词或标记（token），并识别它们的词性（如名词、动词等）。
2. 句法分析：分析句子结构，理解句子中词语的关系，比如主语、谓语、宾语等。
3. 语义分析：试图理解句子的实际含义，超越字面意义，捕捉隐含的信息。
4. 语用分析：考虑上下文和对话背景，理解话语在特定情境下的使用目的。
5. 情感分析：检测文本中表达的情感倾向，例如正面、负面或中立。
6. 机器翻译：将一种自然语言转换为另一种自然语言。
7. 问答系统：构建可以回答用户问题的系统。
8. 文本摘要：从大量文本中提取关键信息，生成简短的摘要。
9. 命名实体识别（NER）：识别文本中提到的特定实体，如人名、地名、组织名等。
10. 语音识别：将人类的语音转换为计算机可读的文字格式。

NLP技术的发展依赖于算法的进步、计算能力的提升以及大规模标注数据集的可用性。近年来，深度学习方法，特别是基于神经网络的语言模型，如BERT、GPT系列等，在许多NLP任务上取得了显著的成功。随着技术的进步，NLP正在被应用到越来越多的领域，包括客户服务、智能搜索、内容推荐、医疗健康等。

NLTK简介

NLTK全称是Natural Language Toolkit（自然语言处理工具包），它是一个用于构建处理人类语言数据的Python程序的领先平台。NLTK提供了简单易用的接口以及丰富的工具和资源，广泛应用于文本处理、信息检索、情感分析、机器翻译等众多自然语言处理（NLP）任务中。

主要功能模块

1. 语料库（Corpora）

• NLTK包含了大量的语料库，这些语料库涵盖了多种语言和文本类型。例如，古腾堡语料库（Project Gutenberg Corpus）包含了许多经典文学作品的文本。通过这些语料库，研究人员可以获取大量的文本数据用于训练模型、进行语言分析等。
• 像布朗语料库（Brown Corpus）是第一个百万词级的英语语料库，它被标注了词性等信息，有助于研究英语的词汇、语法和语义等方面的规律。

2. 词汇资源（Lexical Resources）

• 提供了如词汇表、同义词集等资源。WordNet是NLTK中一个重要的词汇数据库，它将英语单词按照语义关系组织起来，包括同义词、反义词、上位词（hypernyms）和下位词（hyponyms）等关系。例如，“car”（汽车）的上位词可能是“vehicle”（交通工具），它的同义词可能有“automobile”“motor vehicle”等。这种词汇资源对于词义消歧、文本生成等任务非常有帮助。

3. 分类器（Classifiers）

• NLTK支持多种分类算法，用于文本分类任务。例如，可以使用朴素贝叶斯分类器来进行垃圾邮件过滤。先从大量的已标记为垃圾邮件和非垃圾邮件的文本中提取特征（如单词频率等），然后利用朴素贝叶斯分类器进行训练。在对新邮件进行分类时，根据邮件中的单词特征，通过训练好的分类器判断它是否为垃圾邮件。

4. 标记器（Tokenizers）

• 用于将文本分割成单词、句子等单元，也就是标记（tokens）。例如，单词标记器（word tokenizer）可以将句子“This is a sample sentence.”分割成“This”“is”“a”“sample”“sentence”这些单词。句子标记器（sentence tokenizer）则可以将一段文本分割成一个个句子，这是文本预处理中非常重要的一步，为后续的词性标注、语法分析等任务打下基础。

5. 词性标注器（Part - of - Speech Taggers）

• 能够为文本中的单词标注词性，如名词、动词、形容词等。例如，对于句子“The dog runs fast.”，词性标注器可以标注出“The”为冠词（DT），“dog”为名词（NN），“runs”为动词（VBZ），“fast”为副词（RB）。这些标注信息对于理解句子的语法结构和语义非常有帮助，并且可以用于文本生成、语法检查等应用。

6. 命名实体识别（Named Entity Recognition）

• 用于识别文本中的人名、地名、组织机构名等命名实体。例如，在句子“Barack Obama visited China.”中，它能够识别出“Barack Obama”是人名，“China”是地名。这在信息提取、问答系统等领域有重要的应用，比如从新闻文章中提取关键人物和地点信息。

安装

可以通过Python的包管理工具pip来安装NLTK。在命令行中输入“pip install nltk”即可安装。安装完成后，还需要下载相关的语料库和其他资源。例如，在Python脚本中可以使用“nltk.download()”命令打开NLTK下载器，从中选择需要的语料库、模型等资源进行下载。

使用

分句

import nltk
nltk.download('punkt_tab')

from nltk.tokenize import sent_tokenize
paragraph = 'You must follow me carefully. I shall have to controvert one or twoideas that are almost universally accepted. The geometry, forinstance, they taught you at school is founded on a misconception.'
tokenized_text = sent_tokenize(paragraph)
tokenized_text

输出结果：

['You must follow me carefully.',
 'I shall have to controvert one or twoideas that are almost universally accepted.',
 'The geometry, forinstance, they taught you at school is founded on a misconception.']

分词

from nltk import word_tokenize
text = 'You must follow me carefully.'
tokenized_text = word_tokenize(text)
tokenized_text

输出结果：

['You', 'must', 'follow', 'me', 'carefully', '.']

去除标点符号

方法一：

import string
string.punctuation
text.translate(str.maketrans(string.punctuation, ' ' * len(string.punctuation)))

输出结果：

'You must follow me carefully '

方法二：对tokenized_text过滤

punctuation = list(string.punctuation)
[word for word in tokenized_text if word not in punctuation]

输出结果：

['You', 'must', 'follow', 'me', 'carefully']

去除停用词 stopword 噪音单词

没有意义, 常用英文停用词: is, am, a, are the, an, to , for…

nltk.download('stopwords')

from nltk.corpus import stopwords
# 加载英文停用词
stop_words = stopwords.words('english')
text = 'I shall have to controvert one or twoideas that are almost universally accepted.'
tokenized_text = word_tokenize(text)
tokenized_text
# 过滤标点
tokenized_text = [word for word in tokenized_text if word not in punctuation]
tokenized_text
# 过滤停用词
tokenized_text = [word for word in tokenized_text if word not in stop_words]
tokenized_text

词频提取

tokenized_text = nltk.word_tokenize(paragraph)
tokenized_text = [word for word in tokenized_text if word not in punctuation]
tokenized_text
word_freqs = nltk.FreqDist(w.lower() for w in tokenized_text)
# 画出词频
word_freqs.plot()

出现频率最高的几个词：

# 出现频率最高的几个词. 
word_freqs.plot(3, cumulative=True)