自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。自然語言工具箱（NLTK，NaturalLanguageToolkit）是一個基于Python語言的類庫，它也是當前最為流行的自然語言編程與開發(fā)工具。在進行自然語言處理研究和應用時，恰當利用NLTK中提供的函數(shù)可以大幅度地提高效率。本文就將通過一些實例來向讀者介紹NLTK的使用。

NLTK

NaturalLanguageToolkit，自然語言處理工具包，在NLP領域中，最常使用的一個Python庫。

NLTK是一個開源的項目，包含：Python模塊，數(shù)據(jù)集和教程，用于NLP的研究和開發(fā)  。
NLTK由Steven Bird和Edward Loper在賓夕法尼亞大學計算機和信息科學系開發(fā)。
NLTK包括圖形演示和示例數(shù)據(jù)。其提供的教程解釋了工具包支持的語言處理任務背后的基本概念。

開發(fā)環(huán)境：我所使用的Python版本是最新的3.5.1，NLTK版本是3.2。Python的安裝不在本文的討論范圍內(nèi)，我們略去不表。你可以從NLTK的官網(wǎng)上http://www.nltk.org/獲得最新版本的NLTK。Anyway，使用pip指令來完成NLTK包的下載和安裝無疑是最簡便的方法。

當然，當你完成這一步時，其實還不夠。因為NLTK是由許多許多的包來構成的，此時運行Python，并輸入下面的指令（當然，第一條指令還是要導入NLTK包）

>>> import nltk 
>>> nltk.download() 

然后，Python Launcher會彈出下面這個界面，建議你選擇安裝所有的Packages，以免去日后一而再、再而三的進行安裝，也為你的后續(xù)開發(fā)提供一個穩(wěn)定的環(huán)境。某些包的Status顯示“out of date”，你可以不必理會，它基本不影響你的使用與開發(fā)。

既然你已經(jīng)安裝成功，我們來小試牛刀一下。當然本文涉及的主要任務都是自然語言處理中最常用，最基礎的pre-processing過程，結合機器學習的高級應用我們會在后續(xù)文章中再進行介紹。

1、SentencesSegment（分句）

也就是說我們手頭有一段文本，我們希望把它分成一個一個的句子。此時可以使用NLTK中的punktsentencesegmenter。來看示例代碼

>>> sent_tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle') 
>>> paragraph = "The first time I heard that song was in Hawaii on radio.  
... I was just a kid, and loved it very much! What a fantastic song!" 
>>> sentences = sent_tokenizer.tokenize(paragraph) 
>>> sentences 
['The first time I heard that song was in Hawaii on radio.',  
 'I was just a kid, and loved it very much!',  
 'What a fantastic song!'] 

由此，我們便把一段話成功分句了。

2、SentencesSegment（分詞）

接下來我們要把每個句話再切割成逐個單詞。最簡單的方法是使用NLTK包中的WordPuncttokenizer。來看示例代碼

>>> from nltk.tokenize import WordPunctTokenizer 
>>> sentence = "Are you old enough to remember Michael Jackson attending  
... the Grammys with Brooke Shields and Webster sat on his lap during the show?" 
>>> words = WordPunctTokenizer().tokenize(sentence) 
>>> words 
['Are', 'you', 'old', 'enough', 'to', 'remember', 'Michael', 'Jackson', 'attending', 
 'the', 'Grammys', 'with', 'Brooke', 'Shields', 'and', 'Webster', 'sat', 'on', 'his', 
 'lap', 'during', 'the', 'show', '?'] 

我們的分詞任務仍然完成的很好。除了WordPunct tokenizer之外，NLTK中還提供有另外三個分詞方法，
TreebankWordTokenizer，PunktWordTokenizer和WhitespaceTokenizer，而且他們的用法與WordPunct tokenizer也類似。然而，顯然我們并不滿足于此。對于比較復雜的詞型，WordPunct tokenizer往往并不勝任。此時我們需要借助正則表達式的強大能力來完成分詞任務，此時我所使用的函數(shù)是regexp_tokenize()。來看下面這段話

>>> text = 'That U.S.A. poster-print costs $12.40...' 

目前市面上可以參考的在Python下進行自然語言處理的書籍是由Steven Bird、Ewan Klein、Edward Loper編寫的《Python 自然語言處理》。但是該書的編寫時間距今已有近十年的時間，由于軟件包更新等語言，在新環(huán)境下進行開發(fā)時，書中的某些代碼并不能很正常的運行。最后，我們舉一個書中代碼out of date的例子（對上面這就話進行分詞），并給出相應的解決辦法。首先來看書中的一段節(jié)錄

>>> text = 'That U.S.A. poster-print costs $12.40...' 
>>> pattern = r'''''(?x)  # set flag to allow verbose regexps 
...   ([A-Z]\.)+    # abbreviations, e.g. U.S.A. 
...  | \w+(-\w+)*    # words with optional internal hyphens 
...  | \$?\d+(\.\d+)?%? # currency and percentages, e.g. $12.40, 82% 
...  | \.\.\.      # ellipsis 
...  | [][.,;"'?():-_`] # these are separate tokens; includes ], [ 
... ''' 
>>> nltk.regexp_tokenize(text, pattern) 

我們預期得到輸出應該是這樣的

['That', 'U.S.A.', 'poster-print', 'costs', '$12.40', '...'] 

但是我們實際得到的輸出卻是這樣的（注意我們所使用的NLTK版本）

[('', '', ''), 
 ('A.', '', ''), 
 ('', '-print', ''), 
 ('', '', ''), 
 ('', '', '.40'), 
 ('', '', '')] 

會出現(xiàn)這樣的問題是由于nltk.internals.compile_regexp_to_noncapturing()在V3.1版本的NLTK中已經(jīng)被拋棄（盡管在更早的版本中它仍然可以運行），為此我們把之前定義的pattern稍作修改

pattern = r"""(?x)          # set flag to allow verbose regexps 
       (?:[A-Z]\.)+      # abbreviations, e.g. U.S.A. 
       |\d+(?:\.\d+)?%?    # numbers, incl. currency and percentages 
       |\w+(?:[-']\w+)*    # words w/ optional internal hyphens/apostrophe 
       |\.\.\.        # ellipsis 
       |(?:[.,;"'?():-_`])  # special characters with meanings 
      """ 

再次執(zhí)行前面的語句，便會得到

>>> nltk.regexp_tokenize(text, pattern) 
['That', 'U.S.A.', 'poster-print', 'costs', '12.40', '...'] 

以上便是我們對NLTK這個自然語言處理工具包的初步探索，日后主頁君將結合機器學習中的方法再來探討一些更為深入的應用。最后，我想說《Python 自然語言處理》仍然是當前非常值得推薦的一本講述利用NLTK和Python進行自然語言處理技術的非常值得推薦的書籍。

總結

以上就是本文關于Python編程使用NLTK進行自然語言處理詳解的全部內(nèi)容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站：

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