Python系列：NLP系列三：pyltp的介绍与使用_pyltp官网

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一. NLP入门（六）pyltp的介绍与使用

pyltp的简介

语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广， 是国内外最具影响力的中文处理基础平台。它提供的功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等。

pyltp 是 LTP 的 Python 封装，同时支持Python2和Python3版本。Python3的安装方法为：

pip3 install pyltp
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官网下载网址：https://pypi.org/project/pyltp/0.1.7/
官方使用说明文档：https://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/develop/api.html

在使用该模块前，需要下载完整的模型文件，文件下载地址为：https://pan.baidu.com/share/link?shareid=1988562907&uk=2738088569#list/path=%2F 。pyltp 的所有输入的分析文本和输出的结果的编码均为 UTF-8。模型的数据文件如下：

其中，cws.model用于分词模型，lexicon.txt为分词时添加的用户字典，ner.model为命名实体识别模型，parser.model为依存句法分析模型，pisrl.model为语义角色标注模型，pos为词性标注模型。

pyltp的使用

pyltp的使用示例项目结构如下：

分句

分句指的是将一段话或一片文章中的文字按句子分开，按句子形成独立的单元。示例的Python代码sentenct_split.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from pyltp import SentenceSplitter

# 分句
doc = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。' \
      '盖茨原计划从明年1月9日至14日陆续访问中国和日本，目前，他决定在行程中增加对韩国的访问。莫莱尔表示，' \
      '盖茨在访韩期间将会晤韩国国防部长官金宽镇，就朝鲜近日的行动交换意见，同时商讨加强韩美两军同盟关系等问题，' \
      '拟定共同应对朝鲜挑衅和核计划的方案。'
sents = SentenceSplitter.split(doc)  # 分句


for sent in sents:
    print(sent)
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输出结果如下：

据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。
盖茨原计划从明年1月9日至14日陆续访问中国和日本，目前，他决定在行程中增加对韩国的访问。
莫莱尔表示，盖茨在访韩期间将会晤韩国国防部长官金宽镇，就朝鲜近日的行动交换意见，同时商讨加强韩美两军同盟关系等问题，拟定共同应对朝鲜挑衅和核计划的方案。
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分词

分词指的是将一句话按词语分开，按词语形成独立的单元。示例的Python代码words_split.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-


import os
from pyltp import Segmentor

cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

print('/'.join(words))

segmentor.release()
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输出的结果如下：

据/韩联社/12月/28日/反映/，/美/国防部/发言人/杰夫·莫莱尔/27日/表示/，/美/国防部长/盖茨/将/于/2011年/1月/14日/访问/韩国/。
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词性标注

词性标注指的是一句话分完词后，制定每个词语的词性。示例的Python代码postagger.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注

for word, postag in zip(words, postags):
    print(word, postag)

# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()

'''
词性标注结果说明
https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3
'''
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输出结果如下：

据 p
韩联社 ni
12月 nt
28日 nt
反映 v
， wp
美 j
国防部 n
发言人 n
杰夫·莫莱尔 nh
27日 nt
表示 v
， wp
美 j
国防部长 n
盖茨 nh
将 d
于 p
2011年 nt
1月 nt
14日 nt
访问 v
韩国 ns
。 wp
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词性标注结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

命名实体识别

命名实体识别（NER）指的是识别出一句话或一段话或一片文章中的命名实体，比如人名，地名，组织机构名。示例的Python代码ner.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注


ner_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/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
# netags = recognizer.recognize(words, postags)  # 命名实体识别


# 提取识别结果中的人名，地名，组织机构名

persons, places, orgs = set(), set(), set()


netags = list(recognizer.recognize(words, postags))  # 命名实体识别
print(netags)
# print(netags)
i = 0
for tag, word in zip(netags, words):
    j = i
    # 人名
    if 'Nh' in tag:
        if str(tag).startswith('S'):
            persons.add(word)
        elif str(tag).startswith('B'):
            union_person = word
            while netags[j] != 'E-Nh':
                j += 1
                if j < len(words):
                    union_person += words[j]
            persons.add(union_person)
    # 地名
    if 'Ns' in tag:
        if str(tag).startswith('S'):
            places.add(word)
        elif str(tag).startswith('B'):
            union_place = word
            while netags[j] != 'E-Ns':
                j += 1
                if j < len(words):
                    union_place += words[j]
            places.add(union_place)
    # 机构名
    if 'Ni' in tag:
        if str(tag).startswith('S'):
            orgs.add(word)
        elif str(tag).startswith('B'):
            union_org = word
            while netags[j] != 'E-Ni':
                j += 1
                if j < len(words):
                    union_org += words[j]
            orgs.add(union_org)

    i += 1

print('人名：', '，'.join(persons))
print('地名：', '，'.join(places))
print('组织机构：', '，'.join(orgs))


# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
recognizer.release()
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输出的结果如下：

['O', 'S-Ni', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-Ni', 'E-Ni', 'O', 'S-Nh', 'O', 'O', 'O', 'S-Ns', 'O', 'S-Nh', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'S-Ns', 'O']
人名： 杰夫·莫莱尔，盖茨
地名： 美，韩国
组织机构： 韩联社，美国防部
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命名实体识别结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

依存句法分析

依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。示例的Python代码parser.py代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注


# 依存句法分析
par_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/parser.model')  # 模型路径，模型名称为`parser.model`

parser = Parser() # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析

rely_id = [arc.head for arc in arcs]  # 提取依存父节点id
relation = [arc.relation for arc in arcs]  # 提取依存关系
heads = ['Root' if id == 0 else words[id-1] for id in rely_id]  # 匹配依存父节点词语

for i in range(len(words)):
    print(relation[i] + '(' + words[i] + ', ' + heads[i] + ')')

# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
parser.release()
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输出结果如下：

ADV(据, 表示)
SBV(韩联社, 反映)
ATT(12月, 28日)
ADV(28日, 反映)
POB(反映, 据)
WP(，, 据)
ATT(美, 国防部)
ATT(国防部, 发言人)
ATT(发言人, 杰夫·莫莱尔)
SBV(杰夫·莫莱尔, 表示)
ADV(27日, 表示)
HED(表示, Root)
WP(，, 表示)
ATT(美, 国防部长)
ATT(国防部长, 盖茨)
SBV(盖茨, 访问)
ADV(将, 访问)
ADV(于, 访问)
ATT(2011年, 14日)
ATT(1月, 14日)
POB(14日, 于)
VOB(访问, 表示)
VOB(韩国, 访问)
WP(。, 表示)
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依存句法分析结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

语义角色标注

语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、受益者（Beneficiary）、工具（Instrument）、处所（Location）、目标（Goal）和来源（Source）等。示例的Python代码rolelabel.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, SementicRoleLabeller

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注

# 依存句法分析
par_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/parser.model')  # 模型路径，模型名称为`parser.model`

parser = Parser() # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析

# 语义角色标注
srl_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pisrl.model')  # 语义角色标注模型目录路径
labeller = SementicRoleLabeller() # 初始化实例
labeller.load(srl_model_path)  # 加载模型
roles = labeller.label(words, postags, arcs)  # 语义角色标注

# 打印结果
for role in roles:
    print(words[role.index], end=' ')
    print(role.index, "".join(["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))

# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
parser.release()
labeller.release()
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输出结果如下：

反映 4 A0:(1,1)A0:(2,3)
表示 11 MNR:(0,5)A0:(6,9)TMP:(10,10)A1:(13,22)
访问 21 A0:(13,15)ADV:(16,16)TMP:(17,20)A1:(22,22)
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总结

本文介绍了中文NLP的一个杰出工具pyltp，并给出了该模块的各个功能的一个示例，希望能给读者一些思考与启示。本文到此结束，感谢大家阅读~

参考链接：

python系列：关于nlp-pyltp的基本介绍和使用

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山阴少年

NLP入门（六）pyltp的介绍与使用

IT之一小佬

自然语言处理(NLP)之pyltp的介绍与使用(中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注)

allan2222

pyltp实现句法分析并画出句法图