本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在这篇文章中，我们将基于 Python 讨论自然语言处理（NLP）。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的，用于自然语言处理的 Python 库。
那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？
简单的说，自然语言处理（ NLP ）就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务。
我们生活中经常会接触的自然语言处理的应用，包括语音识别，语音翻译，理解句意，理解特定词语的同义词，以及写出语法正确，句意通畅的句子和段落。
NLP的作用
正如大家所知，每天博客，社交网站和网页会产生数亿字节的海量数据。
有很多公司热衷收集所有这些数据，以便更好地了解他们的用户和用户对产品的热情，并对他们的产品或者服务进行合适的调整。
这些海量数据可以揭示很多现象，打个比方说，巴西人对产品 A 感到满意，而美国人却对产品 B 更感兴趣。通过NLP，这类的信息可以即时获得（即实时结果）。例如，搜索引擎正是一种 NLP，可以在正确的时间给合适的人提供适当的结果。
但是搜索引擎并不是自然语言处理（NLP）的唯一应用。还有更好更加精彩的应用。
NLP的应用
以下都是自然语言处理（NLP）的一些成功应用：
- 搜索引擎，比如谷歌，雅虎等等。谷歌等搜索引擎会通过NLP了解到你是一个科技发烧友，所以它会返回科技相关的结果。
- 社交网站信息流，比如 Facebook 的信息流。新闻馈送算法通过自然语言处理了解到你的兴趣，并向你展示相关的广告以及消息，而不是一些无关的信息。
- 语音助手，诸如苹果 Siri。
- 垃圾邮件程序，比如 Google 的垃圾邮件过滤程序 ，这不仅仅是通常会用到的普通的垃圾邮件过滤，现在，垃圾邮件过滤器会对电子邮件的内容进行分析，看看该邮件是否是垃圾邮件。
NLP库
现在有许多开源的自然语言处理（NLP）库。比如：
- Natural language toolkit (NLTK)
- Apache OpenNLP
- Stanford NLP suite
- Gate NLP library
自然语言工具包（NLTK）是最受欢迎的自然语言处理（NLP）库。它是用 Python 语言编写的，背后有强大的社区支持。
NLTK 也很容易入门，实际上，它将是你用到的最简单的自然语言处理（NLP）库。
在这个 NLP 教程中，我们将使用 Python NLTK 库。在开始安装 NLTK 之前，我假设你知道一些 Python入门知识。
安装 NLTK
如果你使用的是 Windows , Linux 或 Mac，你可以 使用PIP 安装NLTK： # pip install nltk。
在本文撰写之时，你可以在 Python 2.7 , 3.4 和 3.5 上都可以使用NLTK。或者可以通过获取tar 进行源码安装。
要检查 NLTK 是否正确地安装完成，可以打开你的Python终端并输入以下内容：Import nltk。如果一切顺利，这意味着你已经成功安装了 NLTK 库。
一旦你安装了 NLTK，你可以运行下面的代码来安装 NLTK 包：
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import nltk
nltk.download()
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这将打开 NLTK 下载器来选择需要安装的软件包。
你可以选择安装所有的软件包，因为它们的容量不大，所以没有什么问题。现在，我们开始学习吧！
使用原生 Python 来对文本进行分词
首先，我们将抓取一些网页内容。然后来分析网页文本，看看爬下来的网页的主题是关于什么。我们将使用 urllib模块来抓取网页：
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import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
print (html)
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从打印输出中可以看到，结果中包含许多需要清理的HTML标记。我们可以用这个 BeautifulSoup 库来对抓取的文本进行处理：
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from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
print (text)
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现在，我们能将抓取的网页转换为干净的文本。这很棒，不是么？
最后，让我们通过以下方法将文本分词：
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from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
tokens = [t for t in text.split()]
print (tokens)
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词频统计
现在的文本相比之前的 html 文本好多了。我们再使用 Python NLTK 来计算每个词的出现频率。NLTK 中的FreqDist( ) 函数可以实现词频统计的功能 ：
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from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import nltk
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
tokens = [t for t in text.split()]
freq = nltk.FreqDist(tokens)
for key,val in freq.items():
print (str(key) + ':' + str(val))
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如果你查看输出结果，会发现最常用的词语是PHP。
你可以用绘图函数为这些词频绘制一个图形： freq.plot(20, cumulative=False)。
从图中，你可以肯定这篇文章正在谈论 PHP。这很棒！有一些词，如"the," "of," "a," "an," 等等。这些词是停止词。一般来说，停止词语应该被删除，以防止它们影响我们的结果。
使用 NLTK 删除停止词
NLTK 具有大多数语言的停止词表。要获得英文停止词，你可以使用以下代码：
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from nltk.corpus import stopwords
stopwords.words('english')
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现在，让我们修改我们的代码，并在绘制图形之前清理标记。首先，我们复制一个列表。然后，我们通过对列表中的标记进行遍历并删除其中的停止词：
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clean_tokens = tokens[:]
sr = stopwords.words('english')
for token in tokens:
if token in stopwords.words('english'):
clean_tokens.remove(token)
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你可以在这里查看Python List 函数， 了解如何处理列表。
最终的代码应该是这样的：
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from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")
text = soup.get_text(strip=True)
tokens = [t for t in text.split()]
clean_tokens = tokens[:]
sr = stopwords.words('english')
for token in tokens:
if token in stopwords.words('english'):
clean_tokens.remove(token)
freq = nltk.FreqDist(clean_tokens)
for key,val in freq.items():
print (str(key) + ':' + str(val))
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如果你现在检查图表，会感觉比之前那张图标更加清晰，因为没有了停止词的干扰。
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freq.plot(20,cumulative=False)
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使用 NLTK 对文本分词
我们刚刚了解了如何使用 split( ) 函数将文本分割为标记 。现在，我们将看到如何使用 NLTK 对文本进行标记化。对文本进行标记化是很重要的，因为文本无法在没有进行标记化的情况下被处理。标记化意味着将较大的部分分隔成更小的单元。
你可以将段落分割为句子，并根据你的需要将句子分割为单词。NLTK 具有内置的句子标记器和词语标记器。
假设我们有如下的示例文本：
Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude.
为了将这个文本标记化为句子，我们可以使用句子标记器：
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from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))
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输出如下：
['Hello Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']
你可能会说，这是一件容易的事情。我不需要使用 NLTK 标记器，并且我可以使用正则表达式来分割句子，因为每个句子前后都有标点符号或者空格。
那么，看看下面的文字：
Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude.
呃！Mr. 是一个词,虽然带有一个符号。让我们来试试使用 NLTK 进行分词：
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from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))
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输出如下所示：
['Hello Mr. Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']
Great！结果棒极了。然后我们尝试使用词语标记器来看看它是如何工作的：
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from nltk.tokenize import word_tokenize
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))
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输出如下：
['Hello', 'Mr.', 'Adam', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', 'hope', 'everything', 'is', 'going', 'well', '.', 'Today', 'is', 'a', 'good', 'day', ',', 'see', 'you', 'dude', '.']
正如所料，Mr. 是一个词，也确实被 NLTK 当做一个词。NLTK使用 nltk.tokenize.punkt module 中的 PunktSentenceTokenizer 进行文本分词。这个标记器经过了良好的训练，可以对多种语言进行分词 。
标记非英语语言文本
为了标记其他语言，可以像这样指定语言：
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from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Bonjour M. Adam, comment allez-vous? J'espère que tout va bien. Aujourd'hui est un bon jour."
print(sent_tokenize(mytext,"french"))
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结果将是这样的：
['Bonjour M. Adam, comment allez-vous?', "J'espère que tout va bien.", "Aujourd'hui est un bon jour."]
NLTk 对其他非英语语言的支持也非常好！
从 WordNet 获取同义词
如果你还记得我们使用 nltk.download( ) 安装 NLTK 的扩展包时。其中一个扩展包名为 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。
通过 NLTK 你可以得到给定词的定义和例句：
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from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("pain")
print(syn[0].definition())
print(syn[0].examples())
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结果是：
a symptom of some physical hurt or disorder
['the patient developed severe pain and distension']
WordNet 包含了很多词的定义：
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from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("NLP")
print(syn[0].definition())
syn = wordnet.synsets("Python")
print(syn[0].definition())
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结果是：
the branch of information science that deals with natural language information
large Old World boas
您可以使用 WordNet 来获得同义词：
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from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets('Computer'):
for lemma in syn.lemmas():
synonyms.append(lemma.name())
print(synonyms)
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输出是：
['computer', 'computing_machine', 'computing_device', 'data_processor', 'electronic_computer', 'information_processing_system', 'calculator', 'reckoner', 'figurer', 'estimator', 'computer']
Cool！
从 WordNet 获取反义词
你可以用同样的方法得到单词的反义词。你唯一要做的是在将 lemmas 的结果加入数组之前，检查结果是否确实是一个正确的反义词。
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from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets("small"):
for l in syn.lemmas():
if l.antonyms():
antonyms.append(l.antonyms()[0].name())
print(antonyms)
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输出是：
['large', 'big', 'big']
这就是 NLTK 在自然语言处理中的力量。
NLTK词干提取
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。
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from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
print(stemmer.stem('working'))
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结果是：
work
结果很清楚。
还有其他一些提取算法，如 Lancaster 提取算法。这个算法的输出同 Porter 算法的结果在几个单词上不同。你可以尝试他们两个算法来查看有哪些不同结果。
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：
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from nltk.stem import SnowballStemmer
print(SnowballStemmer.languages)
'danish', 'dutch', 'english', 'finnish', 'french', 'german', 'hungarian', 'italian', 'norwegian', 'porter', 'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish'
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你可以使用 SnowballStemmer 类的 stem()函数来提取非英语单词，如下所示：
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from nltk.stem import SnowballStemmer
french_stemmer = SnowballStemmer('french')
print(french_stemmer.stem("French word"))
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来自法国的朋友欢迎在评论区 poll 出你们测试的结果！
使用 WordNet 引入词汇
词汇的词汇化与提取词干类似，但不同之处在于词汇化的结果是一个真正的词汇。与词干提取不同，当你试图提取一些词干时，有可能会导致这样的情况：
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from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
print(stemmer.stem('increases'))
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结果是：
increas
现在，如果我们试图用NLTK WordNet来还原同一个词，结果会是正确的：
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from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('increases'))
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结果是：
increase
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。
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from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))
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结果是：
play
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：
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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"))
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结果是：
play
playing
playing
playing
词干化和词化差异
好吧，让我们分别尝试一些单词的词干提取和词形还原：
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from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(stemmer.stem('stones'))
print(stemmer.stem('speaking'))
print(stemmer.stem('bedroom'))
print(stemmer.stem('jokes'))
print(stemmer.stem('lisa'))
print(stemmer.stem('purple'))
print('----------------------')
print(lemmatizer.lemmatize('stones'))
print(lemmatizer.lemmatize('speaking'))
print(lemmatizer.lemmatize('bedroom'))
print(lemmatizer.lemmatize('jokes'))
print(lemmatizer.lemmatize('lisa'))
print(lemmatizer.lemmatize('purple'))
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结果是：
stone
speak
bedroom
joke
lisa
purpl
----------------------
stone
speaking
bedroom
joke
lisa
purple
词干提取的方法可以在不知道语境的情况下对词汇使用，这就是为什么它相较词形还原方法速度更快但准确率更低。
在我看来，词形还原比提取词干的方法更好。词形还原，如果实在无法返回这个词的变形，也会返回另一个真正的单词;这个单词可能是一个同义词，但不管怎样这是一个真正的单词。当有时候，你不关心准确度，需要的只是速度。在这种情况下，词干提取的方法更好。
我们在本 NLP 教程中讨论的所有步骤都涉及到文本预处理。在以后的文章中，我们将讨论使用Python NLTK进行文本分析。
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720