NLTK，全面的Python基础NLP库

本文作者：王思雨 中南财经政法大学金融学院  

本文编辑：何   疆

技术总编：温和铭

Stata and Python 数据分析

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导读

NLTK（Natural Language Toolkit）是一种用于自然语言处理（NLP）的Python库。它提供了一系列用于处理人类语言数据的工具和资源，包括文本预处理、语言模型、语言分析、分类、标注、语料库和语言数据集等。

安装

pip install nltk

接下来可以使用nltk.download()函数下载需要的语料库和模型文件。如果在运行时报错，可以进入网址https://github.com/nltk/nltk_data下载相关数据数据，通过下载packages文件夹中的文件，并将packages文件夹下的所有子文件夹复制至下图所示的路径中，即可解决。

具体应用

文本处理

使用NLTK提供的函数和工具能够对文本进行预处理，主要包括分词、去除停用词以及词性标注等，下面将详细介绍NLTK工具文本处理的流程。

首先导入模块以及函数，并将要处理的文本输入到Python中：

import nltk 
from nltk.tokenize import word_tokenize 
from nltk.corpus import stopwords
from nltk import pos_tag #导入模块以及函数
text = "I really enjoy the movie called Lost In The Stars. It is amazing."

接下来对导入的文本进行处理，并查看预处理后的文本数据和结果：

tokens = word_tokenize(text) # 分词
print(tokens)
stop_words = set(stopwords.words('english')) #去除停用词
tokens = [token for token in tokens if token.casefold() not in stop_words]
tags = pos_tag(tokens) #词性标注
print(tags)

其中，RB表示副词（Adverb），VB表示动词原型（Verb Base Form），NN表示名词（noun），VBN表示动词过去分词（Verb, Past Participle），NNP表示专有名词（Proper Noun, Singular），而.表示标点符号（punctuation）。

信息提取

在对文本进行基本处理后，可以利用NLTK进行名词短语信息提取，首先我们定义语法规则：

from nltk import RegexpParser
grammar = r"""
    NP: {<DT>?<JJ>*<NN.*>+}
""" #定义语法规则

其中，<DT>表示定冠词，<JJ>表示形容词，<NN.*>表示任何类型的名词。这个规则表示一个名词短语由可选的定冠词、任意数量的形容词和一个名词组成。

然后，我们创建一个正则表达式分块器，使用它来解析文本，并将它们组合成一个字符串，作为提取出的名词短语：

chunk_parser = RegexpParser(grammar)
tree = chunk_parser.parse(tags)
noun_phrases = []
for subtree in tree.subtrees():
    if subtree.label() == 'NP':
        np = ' '.join([word for word, tag in subtree.leaves()])
        noun_phrases.append(np)
print("Extracted noun phrases:", noun_phrases)

最终提取出了 "movie" 、 "Lost Stars" 和"amazing"三个名词短语。

情感分析

利用NLTK还可以对文本的情感进行分析，首先在Python代码中导入NLTK库和情感词典，并使用NLTK提供的情感分析器SentimentIntensityAnalyzer创建一个情感分析器对象：

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

接下来对文本进行情感分析，使用情感分析器的polarity_scores()方法对文本进行情感分析，并查看情感分析结果：

scores = analyzer.polarity_scores(text)
print(scores)

其中，'neg'表示负面情感的得分，'neu'表示中性情感的得分，'pos'表示正面情感的得分，'compound'表示综合情感得分。在这个例子中，综合情感得分为0.7178，表示这段文本是积极的。

自然语言生成

同样NLTK提供了一些自然语言生成的工具和技术，包括基于规则的方法、模板方法和基于机器学习的方法等。下面将基于模板的方法生成句子，首先定义一个句子生成的模板：

template = "The {adjective}{noun}{verb}{adverb}."

接着，定义一个函数，从给定的词汇列表中随机选择一个词，并将其插入到模板中，生成一个完整的句子：

import random
def generate_sentence(template, adjectives, nouns, verbs, adverbs):
    adjective = random.choice(adjectives)
    noun = random.choice(nouns)
    verb = random.choice(verbs)
    adverb = random.choice(adverbs)
    sentence = template.format(adjective=adjective, noun=noun, verb=verb, adverb=adverb)
    return sentence

最后，通过自定义词汇列表并调用函数生成句子：

adjectives = ["happy", "sad", "angry", "excited", "calm", "crazy", "brave", "shy", "smart", "funny"]
nouns = ["cat", "dog", "book", "computer", "phone", "car", "tree", "house", "city", "music"]
verbs = ["runs", "jumps", "reads", "writes", "talks", "listens", "dances", "learns", "thinks", "dreams"]
adverbs = ["quickly", "slowly", "loudly", "quietly", "happily", "sadly", "angrily", "excitedly", "calmly", "crazily"]
sentence = generate_sentence(template, adjectives, nouns, verbs, adverbs)
print(sentence)

这样就通过使用一个简单的模板和一些词汇列表，生成了一个随机的句子。生成结果如下：

以上就是部分关于NLTK的使用方法，快来试⼀试吧~

END

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