pyltp的使用_pyltp parser.load返回值

pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。

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当前模型版本 - 3.4.0
请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应，否则会导致程序无法正确加载模型。

请注意编码

pyltp 的所有输入的分析文本和输出的结果的编码均为 UTF-8。

如果您以非 UTF-8 编码的文本输入进行分析，结果可能为空。请注意源代码文件的默认编码。

由于 Windows 终端采用 GBK 编码显示，直接输出 pyltp 的分析结果会在终端显示为乱码。您可以将标准输出重定向到文件，以 UTF8 方式查看文件，就可以解决显示乱码的问题。

分句

使用 pyltp 进行分句示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
from pyltp import SentenceSplitter
sents = SentenceSplitter.split('元芳你怎么看？我就趴窗口上看呗！')  # 分句
print '\n'.join(sents)
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结果如下

元芳你怎么看？
我就趴窗口上看呗！
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分词

使用 pyltp 进行分词示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`

from pyltp import Segmentor
segmentor = Segmentor()  # 初始化实例
segmentor.load(cws_model_path)  # 加载模型
words = segmentor.segment('元芳你怎么看')  # 分词
print '\t'.join(words)
segmentor.release()  # 释放模型
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结果如下

元芳  你       怎么      看
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words = segmentor.segment(‘元芳你怎么看’) 的返回值类型是native的VectorOfString类型，可以使用list转换成Python的列表类型，例如

...
>>> words = segmentor.segment('元芳你怎么看')
>>> type(words)
<class 'pyltp.VectorOfString'>
>>> words_list = list(words)
>>> type(words_list)
<type 'list'>
>>> print words_list
['\xe5\xae\xa2\xe6\x9c\x8d', '\xe5\xa4\xaa', '\xe7\xb3\x9f\xe7\xb3\x95', '\xe4\xba\x86']
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使用分词外部词典

pyltp 分词支持用户使用自定义词典。分词外部词典本身是一个文本文件（plain text），每行指定一个词，编码同样须为 UTF-8，样例如下所示

苯并芘
亚硝酸盐
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示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`

from pyltp import Segmentor
segmentor = Segmentor()  # 初始化实例
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, '/path/to/your/lexicon') # 加载模型，第二个参数是您的外部词典文件路径
words = segmentor.segment('亚硝酸盐是一种化学物质')
print '\t'.join(words)
segmentor.release()
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使用个性化分词模型

个性化分词是 LTP 的特色功能。个性化分词为了解决测试数据切换到如小说、财经等不同于新闻领域的领域。 在切换到新领域时，用户只需要标注少量数据。 个性化分词会在原有新闻数据基础之上进行增量训练。 从而达到即利用新闻领域的丰富数据，又兼顾目标领域特殊性的目的。

pyltp 支持使用用户训练好的个性化模型。关于个性化模型的训练需使用 LTP，详细介绍和训练方法请参考 个性化分词 。

在 pyltp 中使用个性化分词模型的示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`

from pyltp import CustomizedSegmentor
customized_segmentor = CustomizedSegmentor()  # 初始化实例
customized_segmentor.load(cws_model_path, '/path/to/your/customized_model') # 加载模型，第二个参数是您的增量模型路径
words = customized_segmentor.segment('亚硝酸盐是一种化学物质')
print '\t'.join(words)
customized_segmentor.release()
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同样，使用个性化分词模型的同时也可以使用外部词典

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`

from pyltp import CustomizedSegmentor
customized_segmentor = CustomizedSegmentor()  # 初始化实例
customized_segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, '/path/to/your/customized_model', '/path/to/your/lexicon') # 加载模型
words = customized_segmentor.segment('亚硝酸盐是一种化学物质')
print '\t'.join(words)
customized_segmentor.release()
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词性标注

使用 pyltp 进行词性标注示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
pos_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

from pyltp import Postagger
postagger = Postagger() # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型

words = ['元芳', '你', '怎么', '看']  # 分词结果
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注

print '\t'.join(postags)
postagger.release()  # 释放模型
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结果如下

nh  r       r       v
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参数 words 是分词模块的返回值，也支持Python原生的list类型，例如

words = ['元芳', '你', '怎么', '看']
postags = postagger.postag(words)
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2

LTP 使用 863 词性标注集:

使用词性标注外部词典

pyltp 词性标注同样支持用户的外部词典。词性标注外部词典同样为一个文本文件，每行指定一个词，第一列指定单词，第二列之后指定该词的候选词性（可以有多项，每一项占一列），列与列之间用空格区分。示例如下

雷人 v a
】 wp
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命名实体识别

使用 pyltp 进行命名实体识别示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
ner_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'ner.model')  # 命名实体识别模型路径，模型名称为`pos.model`

from pyltp import NamedEntityRecognizer
recognizer = NamedEntityRecognizer() # 初始化实例
recognizer.load(ner_model_path)  # 加载模型

words = ['元芳', '你', '怎么', '看']
postags = ['nh', 'r', 'r', 'v']
netags = recognizer.recognize(words, postags)  # 命名实体识别

print '\t'.join(netags)
recognizer.release()  # 释放模型
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其中，words 和 postags 分别为分词和词性标注的结果。同样支持Python原生的list类型。

结果如下

S-Nh        O       O       O
1

LTP 采用 BIESO 标注体系。B 表示实体开始词，I表示实体中间词，E表示实体结束词，S表示单独成实体，O表示不构成命名实体。

LTP 提供的命名实体类型为:人名（Nh）、地名（Ns）、机构名（Ni）。

B、I、E、S位置标签和实体类型标签之间用一个横线 - 相连；O标签后没有类型标签。

ltp命名实体识别标注集 :

LTP中的NE 模块识别三种NE，分别如下：

依存句法分析

使用 pyltp 进行依存句法分析示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
par_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'parser.model')  # 依存句法分析模型路径，模型名称为`parser.model`

from pyltp import Parser
parser = Parser() # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型

words = ['元芳', '你', '怎么', '看']
postags = ['nh', 'r', 'r', 'v']
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析

print "\t".join("%d:%s" % (arc.head, arc.relation) for arc in arcs)
parser.release()  # 释放模型
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其中，words 和 postags 分别为分词和词性标注的结果。同样支持Python原生的list类型。

结果如下

4:SBV       4:SBV   4:ADV   0:HED
1

arc.head 表示依存弧的父节点词的索引。ROOT节点的索引是0，第一个词开始的索引依次为1、2、3…

arc.relation 表示依存弧的关系。

arc.head 表示依存弧的父节点词的索引，arc.relation 表示依存弧的关系。

ltp依存句法关系 :

语义角色标注

使用 pyltp 进行语义角色标注示例如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data'  # ltp模型目录的路径
srl_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'srl')  # 语义角色标注模型目录路径，模型目录为`srl`。注意该模型路径是一个目录，而不是一个文件。

from pyltp import SementicRoleLabeller
labeller = SementicRoleLabeller() # 初始化实例
labeller.load(srl_model_path)  # 加载模型

words = ['元芳', '你', '怎么', '看']
postags = ['nh', 'r', 'r', 'v']
# arcs 使用依存句法分析的结果
roles = labeller.label(words, postags, arcs)  # 语义角色标注

# 打印结果
for role in roles:
    print role.index, "".join(
        ["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments])
labeller.release()  # 释放模型
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结果如下

3 A0:(0,0)A0:(1,1)ADV:(2,2)
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第一个词开始的索引依次为0、1、2…

返回结果 roles 是关于多个谓词的语义角色分析的结果。由于一句话中可能不含有语义角色，所以结果可能为空。

role.index 代表谓词的索引， role.arguments 代表关于该谓词的若干语义角色。

arg.name 表示语义角色类型，arg.range.start 表示该语义角色起始词位置的索引，arg.range.end 表示该语义角色结束词位置的索引。

例如上面的例子，由于结果输出一行，所以“元芳你怎么看”有一组语义角色。 其谓词索引为3，即“看”。这个谓词有三个语义角色，范围分别是(0,0)即“元芳”，(1,1)即“你”，(2,2)即“怎么”，类型分别是A0、A0、ADV。

arg.name 表示语义角色关系，arg.range.start 表示起始词位置，arg.range.end 表示结束位置。

语义角色关系 :

语义依存分析

pyltp 暂不提供语义依存分析功能。若需使用该功能，请使用 语言云 。

整体代码

import os
from pyltp import Segmentor
from pyltp import Postagger
from pyltp import Parser

LTP_DATA_DIR='/Users/didi/projects/data/ltp_data_v3.4.0'  # ltp模型目录的路径
cws_model_path=os.path.join(LTP_DATA_DIR,'cws.model') # 分词模型路径
pos_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`
par_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'parser.model')  # 依存句法分析模型路径，模型名称为`parser.model`


segmentor = Segmentor()  # 初始化词性标注实例
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, 'lexicon') # 加载模型，第二个参数是自己的外部词典文件路径

postagger = Postagger() # 初始化词性标注实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载词性标注模型

parser = Parser() # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载依存句法分析模型


def syntactic_parse(words):
    print(list(words))
    postags = postagger.postag(words)

    arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析

    # print("\t".join("%d:%s" % (arc.head, arc.relation) for arc in arcs))

    import collections
    arc_dict = collections.defaultdict(list)
    words = list(words)
    for index,arc in enumerate(arcs):
        min_index, max_index = min(index, arc.head-1), max(index, arc.head-1)
        if arc.relation != 'HED':
            arc_dict[arc.relation].append((words[min_index], words[max_index]))

    for key in arc_dict:
        print(key, arc_dict[key])

    parser.release()  # 释放模型
    
words = segmentor.segment('我怎么使用语言技术平台')

syntactic_parse(words)

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