python中文文本分析_中文文本处理

斯坦福大学自然语言处理组是世界知名的NLP研究小组，他们提供了一系列开源的Java文本分析工具，包括分词器(Word Segmenter)，词性标注工具（Part-Of-Speech Tagger），命名实体识别工具（Named Entity Recognizer），句法分析器（Parser）等，可喜的事，他们还为这些工具训练了相应的中文模型，支持中文文本处理。在使用NLTK的过程中，发现当前版本的NLTK已经提供了相应的斯坦福文本处理工具接口，包括词性标注，命名实体识别和句法分析器的接口，不过可惜的是，没有提供分词器的接口。在google无果和阅读了相应的代码后，我决定照猫画虎为NLTK写一个斯坦福中文分词器接口，这样可以方便的在Python中调用斯坦福文本处理工具。

首先需要做一些准备工作，第一步当然是安装NLTK，这个可以参考我们在gensim的相关文章中的介绍《如何计算两个文档的相似度》，不过这里建议check github上最新的NLTK源代码并用“python setup.py install”的方式安装这个版本：https://github.com/nltk/nltk。这个版本新增了对于斯坦福句法分析器的接口，一些老的版本并没有，这个之后我们也许还会用来介绍。而我们也是在这个版本中添加的斯坦福分词器接口，其他版本也许会存在一些小问题。其次是安装Java运行环境，以Ubuntu 12.04为例，安装Java运行环境仅需要两步：

sudo apt-get install default-jre

sudo apt-get install default-jdk

最后，当然是最重要的，你需要下载斯坦福分词器的相应文件，包括源代码，模型文件，词典文件等。注意斯坦福分词器并不仅仅支持中文分词，还支持阿拉伯语的分词，需要下载的zip打包文件是这个: Download Stanford Word Segmenter version 2014-08-27，下载后解压。

准备工作就绪后，我们首先考虑的是在nltk源代码里的什么地方来添加这个接口文件。在nltk源代码包下，斯坦福词性标注器和命名实体识别工具的接口文件是这个：nltk/tag/stanford.py ，而句法分析器的接口文件是这个：nltk/parse/stanford.py , 虽然在nltk/tokenize/目录下有一个stanford.py文件，但是仅仅提供了一个针对英文的tokenizer工具PTBTokenizer的接口，没有针对斯坦福分词器的接口，于是我决定在nltk/tokenize下添加一个stanford_segmenter.py文件，作为nltk斯坦福中文分词器的接口文件。NLTK中的这些接口利用了Linux 下的管道（PIPE）机制和subprocess模块，这里直接贴源代码了，感兴趣的同学可以自行阅读:

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