NLTK：Python自然语言处理工具包及其参数使用详解

NLTK（Natural Language Toolkit）是一个领先的平台，用于构建处理人类语言数据的Python程序。它提供了易于使用的接口，用于超过50个语料库和词汇资源，如WordNet，以及一套文本处理库，用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理。

NLTK的主要功能

• 语料库访问：提供多种语料库，如布朗语料库、Gutenberg语料库等。
• 文本预处理：包括文本清洗、标准化、分词等。
• 分词：将文本分割成单独的词语或符号。
• 词性标注：为文本中的每个词赋予相应的词性标签。
• 命名实体识别：从文本中识别特定类型的命名实体，如人名、地名等。
• 文本分类：自动将文本归类到特定类别。
• 语法分析：将句子解析成语法树。

常用NLTK函数及其参数

nltk.download()

下载所需的语料库和资源。

• packages: 要下载的资源列表，如'punkt'、'averaged_perceptron_tagger'等。

nltk.word_tokenize(text, language='english')

分词，将文本分割成单独的词语。

• text: 要分词的文本字符串。
• language: 使用的语言，默认为英语。

nltk.pos_tag(tokens, tag_set=None)

词性标注，为分词后的每个词赋予词性标签。

• tokens: 分词后的词列表。
• tag_set: 使用的词性标记集，默认为None。

nltk.ne_chunk(tagged_tokens, binary=False)

命名实体识别，识别文本中的命名实体。

• tagged_tokens: 已词性标注的词列表。
• binary: 是否返回二进制树。

nltk.classify.apply_features(features, training, search=None)

应用特征提取，用于文本分类。

• features: 特征提取函数。
• training: 用于训练的特征集。
• search: 用于搜索的特征集。

nltk.classify.NaiveBayesClassifier.train(train_data)

训练朴素贝叶斯分类器。

• train_data: 用于训练的数据，格式为[(features, label), ...]。

nltk.classify.NaiveBayesClassifier.classify(features)

使用训练好的分类器对文本进行分类。

• features: 要分类的特征集。

示例

以下是一个使用NLTK进行文本处理的示例：

import nltk
from nltk.corpus import treebank
from nltk.tokenize import PunktSentenceTokenizer
from nltk import data# 下载所需的语料库
nltk.download('punkt')
data.path.append("/path/to/nltk_data")# 分词和词性标注
sentence = "At eight o'clock on Thursday morning, Arthur didn't feel very good."
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
tagged = nltk.pos_tag(tokens)# 命名实体识别
t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
entities = nltk.ne_chunk(tagged)# 打印结果
print("Tokens:", tokens)
print("Tagged:", tagged)
print("Entities:", entities)# 文本分类
# 假设我们有一些训练数据
training_data = [(['the', 'quick', 'brown', 'fox'], 'fox'),(['the', 'lazy', 'dog'], 'dog')
]# 特征提取函数
def extract_features(words):return dict([word]=True for word in words)# 应用特征提取
featuresets = [(extract_features(sentence), category) for (sentence, category) in training_data]# 训练朴素贝叶斯分类器
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(featuresets)# 对新句子进行分类
new_sentence = ['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps']
print("Classify:", classifier.classify(extract_features(new_sentence)))

在这个示例中，我们首先下载了所需的语料库，然后对一段文本进行了分词和词性标注。接着，我们使用treebank语料库中的解析句子，并进行了命名实体识别。最后，我们创建了一些训练数据，定义了一个特征提取函数，应用了特征提取，训练了一个朴素贝叶斯分类器，并对一个新句子进行了分类。