Python自然语言处理工具小结

1 Python 的几个自然语言处理工具

  1. NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口,还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。
  2. Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(sentiment analysis),WordNet。支持机器学习的向量空间模型,聚类,向量机。
  3. TextBlob:TextBlob 是一个处理文本数据的 Python 库。提供了一些简单的api解决一些自然语言处理的任务,例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。
  4. Gensim:Gensim 提供了对大型语料库的主题建模、文件索引、相似度检索的功能。它可以处理大于RAM内存的数据。作者说它是“实现无干预从纯文本语义建模的最强大、最高效、最无障碍的软件。
  5. PyNLPI:它的全称是:Python自然语言处理库(Python Natural Language Processing Library,音发作: pineapple) 这是一个各种自然语言处理任务的集合,PyNLPI可以用来处理N元搜索,计算频率表和分布,建立语言模型。他还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构,或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。
  6. spaCy:这是一个商业的开源软件。结合Python和Cython,它的自然语言处理能力达到了工业强度。是速度最快,领域内最先进的自然语言处理工具。
  7. Polyglot:Polyglot 支持对海量文本和多语言的处理。它支持对165种语言的分词,对196中语言的辨识,40种语言的专有名词识别,16种语言的词性标注,136种语言的情感分析,137种语言的嵌入,135种语言的形态分析,以及69中语言的翻译。
  8. MontyLingua:MontyLingua 是一个自由的、训练有素的、端到端的英文处理工具。输入原始英文文本到 MontyLingua ,就会得到这段文本的语义解释。适合用来进行信息检索和提取,问题处理,回答问题等任务。从英文文本中,它能提取出主动宾元组,形容词、名词和动词短语,人名、地名、事件,日期和时间,等语义信息。
  9. BLLIP Parser:BLLIP Parser(也叫做Charniak-Johnson parser)是一个集成了产生成分分析和最大熵排序的统计自然语言工具。包括 命令行 和 python接口 。
  10. Quepy:Quepy是一个Python框架,提供将自然语言转换成为数据库查询语言。可以轻松地实现不同类型的自然语言和数据库查询语言的转化。所以,通过Quepy,仅仅修改几行代码,就可以实现你自己的自然语言查询数据库系统。GitHub:https://github.com/machinalis/quepy
  11. HanNLP:HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。不仅仅是分词,而是提供词法分析、句法分析、语义理解等完备的功能。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。文档使用操作说明:Python调用自然语言处理包HanLP 和 菜鸟如何调用HanNLP

OpenNLP:进行中文命名实体识别

OpenNLP是Apach下的Java自然语言处理API,功能齐全。如下给大家介绍一下使用OpenNLP进行中文语料命名实体识别的过程。

首先是预处理工作,分词去听用词等等的就不啰嗦了,其实将分词的结果中间加上空格隔开就可以了,OpenNLP可以将这样形式的的语料照处理英文的方式处理,有些关于字符处理的注意点在后面会提到。

其次我们要准备各个命名实体类别所对应的词库,词库被存在文本文档中,文档名即是命名实体类别的TypeName,下面两个function分别是载入某类命名实体词库中的词和载入命名实体的类别。

/**
     * 载入词库中的命名实体
     *
     * @param nameListFile
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public static List<String> loadNameWords(File nameListFile)
            throws Exception {
        List<String> nameWords = new ArrayList<String>();
        if (!nameListFile.exists() || nameListFile.isDirectory()) {
            System.err.println("不存在那个文件");
            return null;
        }
        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(nameListFile));
        String line = null;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            nameWords.add(line);
        }
        br.close();
        return nameWords;
    }
    /**
     * 获取命名实体类型
     *
     * @param nameListFile
     * @return
     */
    public static String getNameType(File nameListFile) {
        String nameType = nameListFile.getName();
        return nameType.substring(0, nameType.lastIndexOf("."));
    }

因为OpenNLP要求的训练语料是这样子的:

XXXXXX<START:Person>????<END>XXXXXXXXX<START:Action>????<END>XXXXXXX

被标注的命名实体被放在<START><END>范围中,并标出了实体的类别。接下来是对命名实体识别模型的训练,先上代码:

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.Collections;
import opennlp.tools.namefind.NameFinderME;
import opennlp.tools.namefind.NameSample;
import opennlp.tools.namefind.NameSampleDataStream;
import opennlp.tools.namefind.TokenNameFinderModel;
import opennlp.tools.util.ObjectStream;
import opennlp.tools.util.PlainTextByLineStream;
import opennlp.tools.util.featuregen.AggregatedFeatureGenerator;
import opennlp.tools.util.featuregen.PreviousMapFeatureGenerator;
import opennlp.tools.util.featuregen.TokenClassFeatureGenerator;
import opennlp.tools.util.featuregen.TokenFeatureGenerator;
import opennlp.tools.util.featuregen.WindowFeatureGenerator;
/**
 * 中文命名实体识别模型训练组件
 *
 * @author ddlovehy
 *
 */
public class NamedEntityMultiFindTrainer {
    // 默认参数
    private int iterations = 80;
    private int cutoff = 5;
    private String langCode = "general";
    private String type = "default";
    // 待设定的参数
    private String nameWordsPath; // 命名实体词库路径
    private String dataPath; // 训练集已分词语料路径
    private String modelPath; // 模型存储路径
    public NamedEntityMultiFindTrainer() {
        super();
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }
    public NamedEntityMultiFindTrainer(String nameWordsPath, String dataPath,
            String modelPath) {
        super();
        this.nameWordsPath = nameWordsPath;
        this.dataPath = dataPath;
        this.modelPath = modelPath;
    }
    public NamedEntityMultiFindTrainer(int iterations, int cutoff,
            String langCode, String type, String nameWordsPath,
            String dataPath, String modelPath) {
        super();
        this.iterations = iterations;
        this.cutoff = cutoff;
        this.langCode = langCode;
        this.type = type;
        this.nameWordsPath = nameWordsPath;
        this.dataPath = dataPath;
        this.modelPath = modelPath;
    }
    /**
     * 生成定制特征
     *
     * @return
     */
    public AggregatedFeatureGenerator prodFeatureGenerators() {
        AggregatedFeatureGenerator featureGenerators = new AggregatedFeatureGenerator(
                new WindowFeatureGenerator(new TokenFeatureGenerator(), 2, 2),
                new WindowFeatureGenerator(new TokenClassFeatureGenerator(), 2,
                        2), new PreviousMapFeatureGenerator());
        return featureGenerators;
    }
    /**
     * 将模型写入磁盘
     *
     * @param model
     * @throws Exception
     */
    public void writeModelIntoDisk(TokenNameFinderModel model) throws Exception {
        File outModelFile = new File(this.getModelPath());
        FileOutputStream outModelStream = new FileOutputStream(outModelFile);
        model.serialize(outModelStream);
    }
    /**
     * 读出标注的训练语料
     *
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public String getTrainCorpusDataStr() throws Exception {
        // TODO 考虑入持久化判断直接载入标注数据的情况 以及增量式训练
        String trainDataStr = null;
        trainDataStr = NameEntityTextFactory.prodNameFindTrainText(
                this.getNameWordsPath(), this.getDataPath(), null);
        return trainDataStr;
    }
    /**
     * 训练模型
     *
     * @param trainDataStr
     *            已标注的训练数据整体字符串
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public TokenNameFinderModel trainNameEntitySamples(String trainDataStr)
            throws Exception {
        ObjectStream<NameSample> nameEntitySample = new NameSampleDataStream(
                new PlainTextByLineStream(new StringReader(trainDataStr)));
        
        System.out.println("**************************************");
        System.out.println(trainDataStr);
        TokenNameFinderModel nameFinderModel = NameFinderME.train(
                this.getLangCode(), this.getType(), nameEntitySample,
                this.prodFeatureGenerators(),
                Collections.<String, Object> emptyMap(), this.getIterations(),
                this.getCutoff());
        return nameFinderModel;
    }
    /**
     * 训练组件总调用方法
     *
     * @return
     */
    public boolean execNameFindTrainer() {
        try {
            String trainDataStr = this.getTrainCorpusDataStr();
            TokenNameFinderModel nameFinderModel = this
                    .trainNameEntitySamples(trainDataStr);
            // System.out.println(nameFinderModel);
            this.writeModelIntoDisk(nameFinderModel);
            return true;
        catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

注:

  • 参数:iterations是训练算法迭代的次数,太少了起不到训练的效果,太大了会造成过拟合,所以各位可以自己试试效果;
  • cutoff:语言模型扫描窗口的大小,一般设成5就可以了,当然越大效果越好,时间可能会受不了;
  • langCode:语种代码和type实体类别,因为没有专门针对中文的代码,设成“普通”的即可,实体的类别因为我们想训练成能识别多种实体的模型,于是设置为“默认”。

说明:

  • prodFeatureGenerators()方法用于生成个人订制的特征生成器,其意义在于选择什么样的n-gram语义模型,代码当中显示的是选择窗口大小为5,待测命名实体词前后各扫描两个词的范围计算特征(加上自己就是5个),或许有更深更准确的意义,请大家指正;
  • trainNameEntitySamples()方法,训练模型的核心,首先是将如上标注的训练语料字符串传入生成字符流,再通过NameFinderME的train()方法传入上面设定的各个参数,订制特征生成器等等,关于源实体映射对,就按默认传入空Map就好了。

源代码开源在:https://github.com/Ailab403/ailab-mltk4j,test包里面对应有完整的调用demo,以及file文件夹里面的测试语料和已经训练好的模型。

3 StanfordNLP:

Stanford NLP Group是斯坦福大学自然语言处理的团队,开发了多个NLP工具。其开发的工具包括以下内容:

  • Stanford CoreNLP : 采用Java编写的面向英文的处理工具,下载网址为:。主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、语法分析等。
  • Stanford Word Segmenter : 采用CRF(条件随机场)算法进行分词,也是基于Java开发的,同时可以支持中文和Arabic,官方要求Java版本1.6以上,推荐内存至少1G。

简单的示例程序:Stanford POS Tagger : 采用Java编写的面向英文、中文、法语、阿拉伯语、德语的命名实体识别工具。

//设置分词器属性。
   Properties props = new Properties();
//字典文件地址,可以用绝对路径,如d:/data
   props.setProperty("sighanCorporaDict""data");
//字典压缩包地址,可以用绝对路径
   props.setProperty("serDictionary","data/dict-chris6.ser.gz");
//输入文字的编码;
   props.setProperty("inputEncoding""UTF-8");
   props.setProperty("sighanPostProcessing""true");
//初始化分词器,
   CRFClassifier classifier = new CRFClassifier(props);
//从持久化文件中加载分词器设置;
   classifier.loadClassifierNoExceptions("data/ctb.gz", props);
   // flags must be re-set after data is loaded
   classifier.flags.setProperties(props);
//分词
   List words = classifier.segmentString("语句内容");
  • Stanford Named Entity Recognizer : 采用条件随机场模型的命名实体工具。
  • Stanford Parser : 进行语法分析的工具,支持英文、中文、阿拉伯文和法语。
  • Stanford Classifier : 采用Java编写的分类器。

最后附上关于中文分词器性能比较的一篇文章:http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3748764.html

实现中文命名实体识别

1、分词介绍

斯坦福大学的分词器,该系统需要JDK 1.8+,从上面链接中下载stanford-segmenter-2014-10-26,解压之后,如下图所示

Python自然语言处理工具小结

进入data目录,其中有两个gz压缩文件,分别是ctb.gz和pku.gz,其中CTB:宾州大学的中国树库训练资料 ,PKU:中国北京大学提供的训练资料。当然了,你也可以自己训练,一个训练的例子可以在这里面看到http://nlp.stanford.edu/software/trainSegmenter-20080521.tar.gz

2、NER介绍

斯坦福NER是采用Java实现,可以识别出(PERSON,ORGANIZATION,LOCATION),使用本软件发表的研究成果需引用下述论文:

下载地址在:http://nlp.stanford.edu/~manning/papers/gibbscrf3.pdf

在NER页面可以下载到两个压缩文件,分别是stanford-ner-2014-10-26和stanford-ner-2012-11-11-chinese

将两个文件解压可看到

Python自然语言处理工具小结

Python自然语言处理工具小结

默认NER可以用来处理英文,如果需要处理中文要另外处理。

3、分词和NER使用

在Eclipse中新建一个Java Project,将data目录拷贝到项目根路径下,再把stanford-ner-2012-11-11-chinese解压的内容全部拷贝到classifiers文件夹下,将stanford-segmenter-3.5.0加入到classpath之中,将classifiers文件夹拷贝到项目根目录,将stanford-ner-3.5.0.jar和stanford-ner.jar加入到classpath中。最后,去http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml下载stanford-corenlp-full-2014-10-31,将解压之后的stanford-corenlp-3.5.0也加入到classpath之中。最后的Eclipse中结构如下:

Python自然语言处理工具小结

Chinese NER:这段说明,很清晰,需要将中文分词的结果作为NER的输入,然后才能识别出NER来。

同时便于测试,本Demo使用junit-4.10.jar,下面开始上代码

import edu.stanford.nlp.ie.AbstractSequenceClassifier;
import edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;
/**
*
* <p>
* ClassName ExtractDemo
* </p>
* <p>
* Description 加载NER模块
*
*/
public class ExtractDemo {
private static AbstractSequenceClassifier<CoreLabel> ner;
public ExtractDemo() {
InitNer();
}
public void InitNer() {
String serializedClassifier = "classifiers/chinese.misc.distsim.crf.ser.gz"// chinese.misc.distsim.crf.ser.gz
if (ner == null) {
ner = CRFClassifier.getClassifierNoExceptions(serializedClassifier);
}
}
public String doNer(String sent) {
return ner.classifyWithInlineXML(sent);
}
public static void main(String args[]) {
String str = "我 去 吃饭 , 告诉 李强 一声 。";
ExtractDemo extractDemo = new ExtractDemo();
System.out.println(extractDemo.doNer(str));
System.out.println("Complete!");
}
}
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;
/**
*
* <p>
* Description 使用Stanford CoreNLP进行中文分词
* </p>
*
*/
public class ZH_SegDemo {
public static CRFClassifier<CoreLabel> segmenter;
static {
// 设置一些初始化参数
Properties props = new Properties();
props.setProperty("sighanCorporaDict""data");
props.setProperty("serDictionary""data/dict-chris6.ser.gz");
props.setProperty("inputEncoding""UTF-8");
props.setProperty("sighanPostProcessing""true");
segmenter = new CRFClassifier<CoreLabel>(props);
segmenter.loadClassifierNoExceptions("data/ctb.gz", props);
segmenter.flags.setProperties(props);
}
public static String doSegment(String sent) {
String[] strs = (String[]) segmenter.segmentString(sent).toArray();
StringBuffer buf = new StringBuffer();
for (String s : strs) {
buf.append(s + " ");
}
System.out.println("segmented res: " + buf.toString());
return buf.toString();
}
public static void main(String[] args) {
try {
String readFileToString = FileUtils.readFileToString(new File("澳门141人食物中毒与进食“问题生蚝”有关.txt"));
String doSegment = doSegment(readFileToString);
System.out.println(doSegment);
ExtractDemo extractDemo = new ExtractDemo();
System.out.println(extractDemo.doNer(doSegment));
System.out.println("Complete!");
catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

注意一定是JDK 1.8+的环境,最后输出结果如下:

Python自然语言处理工具小结

 4 IKAnalyzer

IK Analyzer是一个开源的,基于Java语言开发的轻量级的中文分词工具包。IK支持细粒度和智能分词两种切分模式,支持英文字母、数字、中文词汇等分词处理,兼容韩文、日文字符。可以支持用户自定义的词典,通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来实现,可以配置自定义的扩展词典和停用词典。词典需要采用UTF-8无BOM格式编码,并且每个词语占一行。配置文件如下所示:

<properties> 
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->
    <entry key="ext_dict">ext.dic;</entry>
    
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords">stopword.dic;chinese_stopword.dic</entry>
    
</properties>

只需要把IKAnalyzer2012_u6.jar部署于项目的lib中,同时将IKAnalyzer.cfg.xml文件以及词典文件置于src中,即可通过API的方式开发调用。IK简单、易于扩展,分词结果较好并且采用Java编写,因为我平时的项目以Java居多,所以是我平时处理分词的首选工具。示例代码:

/**
     * IK分词功能实现
     * @return
     */
    public String spiltWords(String srcString){
        StringBuffer wordsBuffer = new StringBuffer("");
        try{
            IKSegmenter ik=new IKSegmenter(new StringReader(srcString), true); 
            Lexeme lex=null
            while((lex=ik.next())!=null){ 
//              System.out.print(lex.getLexemeText()+" ");
                wordsBuffer.append(lex.getLexemeText()).append(" ");
            }
        }catch(Exception e){
            logger.error(e.getMessage());
        }
        return wordsBuffer.toString();
    }

5 中科院ICTCLAS

ICTCLAS是由中科院计算所历经数年开发的分词工具,采用C++编写。最新版本命名为ICTCLAS2013,又名为NLPIR汉语分词系统。主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能,同时支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码,新增微博分词、新词发现与关键词提取。可以可视化界面操作和API方式调用。

FudanNLP

FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包,也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。FudanNLP及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。主要功能包括:

  • 信息检索:文本分类,新闻聚类。
  • 中文处理:中文分词,词性标注,实体名识别,关键词抽取,依存句法分析,时间短语识别。
  • 结构化学习:在线学习,层次分类,聚类,精确推理。

工具采用Java编写,提供了API的访问调用方式。下载安装包后解压后,内容如下图所示:

Python自然语言处理工具小结

在使用时将fudannlp.jar以及lib中的jar部署于项目中的lib里面。models文件夹中存放的模型文件,主要用于分词、词性标注和命名实体识别以及分词所需的词典;文件夹example中主要是使用的示例代码,可以帮助快速入门和使用;java-docs是API帮助文档;src中存放着源码;PDF文档中有着比较详细的介绍和自然语言处理基础知识的讲解。初始运行程序时初始化时间有点长,并且加载模型时占用内存较大。在进行语法分析时感觉分析的结果不是很准确。

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