python nltk库_入门系列之：Python3 如何使用NLTK处理语言数据

介绍

文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。

微博上的推文帮助我们找到热门新闻主题。淘宝的评论帮助用户购买评价最高的产品。这些例子都是自然语言处理(NLP)任务的体现。

NLP属于计算机科学领域，主要做人机互动。NLP技术用于分析文本，为计算机提供了一种理解人类语言的方法。NLP应用程序的一些例子包括自动文本摘要、主题分隔和情感分析。

本教程将介绍如何使用Natural Language Toolkit(NLTK)：一个Python的NLP工具。

准备

首先，您应该安装Python 3，并在计算机上设置一个本地编程环境。要充分利用本教程，您应该先熟悉Python编程语言，可以参考腾讯云开发手册Python中文开发文档和使用腾讯云Python开发环境直接上机实验。

第一步，导入NLTK

开始使用Python之前，先确保安装了NLTK模块。在命令行上，通过运行以下命令检查NLTK：$ python -c "import nltk"

如果已安装NLTK，那么这个命令将完成且没有错误。现在，让我们确保您安装了最新版本：$ python -c "import nltk; print(nltk.__version__)"

您应该安装版本3.2.1，因为我们将使用需要此版本的NLTK Twitter软件包。

如果未安装NLTK，您将收到一条错误消息：Traceback (most recent call last): File "", line 1, in  ImportError: No module named 'nltk'

错误消息表明未安装NLTK，所以请使用pip下载资料库：$ pip install nltk

接下来，我们将下载我们将在本教程中使用的数据和NLTK工具。

第二步，下载NLTK的数据和标记器

在本教程中，我们将使用一个Twitter语料库，该语料库可通过NLTK下载。具体来说，我们将使用NLTK的twitter_samples语料库。让我们通过以下命令行来下载语料库：$ python -m nltk.downloader twitter_samples

如果命令成功运行，您应该看到以下输出：[nltk_data] Downloading package twitter_samples to [nltk_data]    /Users/sammy/nltk_data... [nltk_data] Unzipping corpora/twitter_samples.zip.

接下来，下载POS标记器。

POS标记

是对文本中的单词进行标记的过程，使其与特定POS标记对应：名词，动词，形容词，副词等。在本教程中，我们将使用NLTK的平均感知器标记器。平均感知器标记器使用感知器算法来预测最可能给出该单词的POS标签。让我们下载该标记器，如下所示：

$ python -m nltk.downloader averaged_perceptron_tagger

如果命令成功运行，您应该看到以下输出：[nltk_data] Downloading package averaged_perceptron_tagger to [nltk_data] /Users/sammy/nltk_data... [nltk_data] Unzipping taggers/averaged_perceptron_tagger.zip.

让我们仔细检查语料库是否正确下载。在您的终端中，打开Python交互式环境：$ python

在Python的交互式环境中，导入twitter_samples语料库：>>> from nltk.corpus import twitter_samples

NLTK的twitter语料库目前包含从Twitter Streaming API检索的20,000条推文样本。完整推文以行分隔的JSON形式存储。我们可以用twitter_samples.fileids()来查看语料库中存在多少个JSON文件：>>> twitter_samples.fileids()

输出将如下所示：[u'negative_tweets.json', u'positive_tweets.json',u'tweets.20150430-223406.json']

使用这些文件ID，我们可以返回推文字符串：>>> twitter_samples.strings('tweets.20150430-223406.json')

运行它将返回大量输出。它通常看起来像这样：[u'RT @KirkKus: Indirect cost of the UK being in the EU is estimated to be costing Britain \xa3170 billion per year! #BetterOffOut #UKIP'...]

现在我们知道我们的语料库下载成功了。因此，让我们使用快捷键ctrl+D 退出Python交互式环境。

现在我们可以访问twitter_samples语料库，我们可以开始编写脚本来处理推文了。

我们脚本的目标是计算在twitter_samples语料库的子集中出现形容词和名词的数量：名词，根据它最基本的定义，通常指一个人、地方或者事物。例如，电影，书籍和汉堡都是名词。计算名词可以帮助确定正在讨论的主题数量。

形容词，是修饰名词(或代词)的词，例如：一个恐怖的电影，有趣的书，或者美味的汉堡。计算形容词可以决定使用什么类型的语言。

您可以稍后扩展此脚本以计算正面形容词(

伟大的

，

令人敬畏的

，

快乐的

等)与负面形容词(

无聊

，

蹩脚

，

悲伤

等)，可用于分析推文的情绪或关于产品或电影的评论。此脚本提供的数据可以反过来用于与该产品或电影相关的决策。

我们将在下一步开始我们的脚本。

第三步，把句子分词

首先，在您选择的文本编辑器中，创建我们将要使用的脚本并调用它nlp.py。

在我们的文件中，首先导入语料库。然后创建一个tweets变量并从positive_tweets.json文件把它分配到推文字符串列表。nlp.py from nltk.corpus import twitter_samples tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')

当我们第一次加载推文列表时，每条推文都用一个字符串来表示。在我们确定推文中哪些词是形容词或名词之前，我们首先需要对我们的推文进行分词。

Tokenization是将一系列字符串分解为单词、关键字、短语、符号和其他元素，我们称之为分词。让我们创建一个名为tweets_tokens的新变量，为其分配分词的推文列表：nlp.py from nltk.corpus import twitter_samples tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json') tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json')

这个新变量tweets_tokens是一个列表，其中每个元素都是一个分词列表。现在我们有了每条推文的分词，我们可以用适当的POS标签标记这些分词。

第四步，标记句子

为了访问NLTK的POS标记器，我们需要导入它。所有import语句都必须在脚本的开头。让我们把这个新的导入放在另一个导入声明中。nlp.py from nltk.corpus import twitter_samples from nltk.tag import pos_tag_sents tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json') tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json')

现在，我们可以标记每个token 。NLTK允许我们使用以下方式一次完成所有操作：pos_tag_sents()。我们将创建一个新变量tweets_tagged，来存储标记列表。这个新行可以直接放在我们当前脚本的末尾：tweets_tagged = pos_tag_sents(tweets_tokens)

要想知道标记的token长什么样，这是我们tweets_tagged列表中的第一个元素：[(u'#FollowFriday', 'JJ'), (u'@France_Inte', 'NNP'), (u'@PKuchly57','NNP'),(u'@Milipol_Paris', 'NNP'), (u'for', 'IN'), (u'being', 'VBG'), (u'top', 'JJ'),(u'engaged', 'VBN'), (u'members', 'NNS'), (u'in', 'IN'), (u'my', 'PRP$'),(u'community', 'NN'), (u'this', 'DT'), (u'week', 'NN'), (u':)', 'NN')]

我们可以看到我们的推文被表示为一个列表，对于每个token，我们都有关于其POS标签的信息。每个token/标记对都保存为元组。

在NLTK中，形容词的缩写是JJ。

所述标记器NLTK标记单数名词(NN)，复数名词(NNS)。为简化起见，我们只会通过跟踪NN标记来计算单数名词。

在下一步中，我们将计算在我们的语料库中出现多少次JJ和NN。

第五步，计算POS标签

我们将使用累加器(计数)变量跟踪JJ并NN出现的次数，并在每次找到标记时不断添加该变量。首先让我们在脚本的底部创建计数，我们将首先设置为零。nlp.py from nltk.corpus import twitter_samples from nltk.tag import pos_tag_sents tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json') tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json') JJ_count = 0 NN_count = 0

在我们创建变量之后，我们将创建两个for循环。第一个循环将迭代列表中的每个推文。第二个循环将通过每个推文中的每个token /标签对进行迭代。对于每对，我们将使用适当的元组索引查找标记。

然后，使用条件语句检查标签是否匹配字符串'JJ'或'NN'。如果标记匹配，我们将add(+=1)添加到适当的累加器。nlp.py from nltk.corpus import twitter_samples from nltk.tag import pos_tag_sents tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json') tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json') JJ_count = 0 NN_count = 0 for tweet in tweets_tagged:     for pair in tweet:         tag = pair[1]         if tag == 'JJ':             JJ_count += 1         elif tag == 'NN':             NN_count += 1

在两个循环完成后，语料库中会看到形容词和名词的总数。想要查看我们的脚本找到多少个形容词和名词的话，在脚本末尾添加print语句。nlp.py ... for tweet in tweets_tagged:     for pair in tweet:         tag = pair[1]         if tag == 'JJ':             JJ_count += 1         elif tag == 'NN':             NN_count += 1 print('Total number of adjectives = ', JJ_count) print('Total number of nouns =', NN_count)

现在，我们的程序能够输出在语料库中找到的形容词和名词的数量了。

第六步，运行NLP脚本

保存nlp.py文件并运行它来查看我们找到多少个形容词和名词：$ python nlp.py

请耐心等待，脚本运行可能需要几秒钟。如果一切顺利，当我们运行脚本时，我们应该得到以下输出：Total number of adjectives = 6094 Total number of nouns = 13180

如果您的输出也是这样，则表示您已成功完成本教程啦！

完整的代码

对于我们完整的代码，我们添加一些注释。我们的脚本如下所示：nlp.py # Import data and tagger from nltk.corpus import twitter_samples from nltk.tag import pos_tag_sents # Load tokenized tweets tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json') # Tag tagged tweets tweets_tagged = pos_tag_sents(tweets_tokens) # Set accumulators JJ_count = 0 NN_count = 0 # Loop through list of tweets for tweet in tweets_tagged:     for pair in tweet:         tag = pair[1]         if tag == 'JJ':             JJ_count += 1         elif tag == 'NN':             NN_count += 1 # Print total numbers for each adjectives and nouns print('Total number of adjectives = ', JJ_count) print('Total number of nouns = ', NN_count)

我们在本教程中使用了通过NLTK下载的Twitter语料库，但您可以读取自己的数据。现在，您可以扩展代码以计算复数和单数名词，对形容词进行情感分析，或使用matplotlib可视化您的数据。

结论

在本教程中，您学习了一些自然语言处理技术，以使用Python中的NLTK库分析文本。现在，您可以在Python中下载语料库、token 、标记和计数POS标记。您可以利用本教程来简化在Python中处理自己的文本数据的过程。如果您对NLP感兴趣, 可以访问腾讯云学院自然语言处理相关课程。