Python数据分析：NLTK

Natural Language Toolkit

• nlp领域中最常用的一个Python库

• 开源项目

• 自带分类、分词等功能

• 强大的社区支持

• 语料库，语言的实际使用中真实出现过的语言材料

• 语料库安装

  import nltk

  nltk.download()

语料库

• nltk.corpus

分词(tokenize)

• 将句子拆分成具有语言语义学上意义的词

• 中英文分词区别

  • 英文单词之间是以空格作为自然分界符
  • 中文没有一个形式上的分界符，分词比英文复杂

• 中文分词工具，jieba

• 得到分词结果后，中英文的后续处理类似

特殊字符的分词

• 使用正则表达式处理

词形问题

• look,looked,looking
• 影响预料学习的准确度
• 词形归一化

词形归一化

• stemming,词干提取，如将ing，ed去掉，只保留单词主干

• lemmatization，词形归并，将单词的各种词形归并成一种形式，如am，is，are归并为be

• NLTK中的stemmer

  • porterstemmer,snowballstemmer,lancasterstemmer

• NLTK中的lemma

  • wordnetlemmatizer

• 指定词性可以更准确的进行lemma

词性标注

• NLTK中的词性标注 nltk.word_tokenize()

• 停用词(stopwords)

  • 为节省存储空间和提高搜索效率，NLP会自动过滤掉某些字或词
  • 停用词都是人工输入、非自动化生成的，形成停用词表

• 分类

  • 语言中的功能词
  • 使用广泛的词汇词

• 中文停用词表

  • 中文停用词表
  • 哈工大停用词表
  • 四川大学机器智能实验室停用词库
  • 百度停用词库

• 使用NLTK去除停用词 stopwords.words()

文本预处理流程：

import nltk
from nltk.corpus import brown # 需要下载brown语料库
# 引用布朗大学的语料库

# 查看语料库包含的类别
print(brown.categories())

运行：

# 查看brown语料库
print('共有{}个句子'.format(len(brown.sents())))
print('共有{}个单词'.format(len(brown.words())))

运行：

sentence = "Python is a widely used high-level programming language for general-purpose programming."
tokens = nltk.word_tokenize(sentence) # 需要下载punkt分词模型
print(tokens)

运行：

词干提取(stemming)

# PorterStemmer
from nltk.stem.porter import PorterStemmer

porter_stemmer = PorterStemmer()
print(porter_stemmer.stem('looked'))
print(porter_stemmer.stem('looking'))

# SnowballStemmer
from nltk.stem import SnowballStemmer

snowball_stemmer = SnowballStemmer('english')
print(snowball_stemmer.stem('looked'))
print(snowball_stemmer.stem('looking'))

# LancasterStemmer
from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer

lancaster_stemmer = LancasterStemmer()
print(lancaster_stemmer.stem('looked'))
print(lancaster_stemmer.stem('looking'))

运行：

词形归并(lemmatization)

from nltk.stem import WordNetLemmatizer # 需要下载wordnet语料库

wordnet_lematizer = WordNetLemmatizer()
print(wordnet_lematizer.lemmatize('cats'))
print(wordnet_lematizer.lemmatize('boxes'))
print(wordnet_lematizer.lemmatize('are'))
print(wordnet_lematizer.lemmatize('went'))

运行：

# 指明词性可以更准确地进行lemma
# lemmatize 默认为名词
print(wordnet_lematizer.lemmatize('are', pos='v'))
print(wordnet_lematizer.lemmatize('went', pos='v'))

运行：

词性标注：

import nltk

words = nltk.word_tokenize('Python is a widely used programming language.')
print(nltk.pos_tag(words)) # 需要下载 averaged_perceptron_tagger

运行：

去除停用词：

from nltk.corpus import stopwords # 需要下载stopwords

filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords.words('english')]
print('原始词：', words)
print('去除停用词后：', filtered_words)

运行：

文本预处理流程：

import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import stopwords

# 原始文本
raw_text = 'Life is like a box of chocolates. You never know what you\'re gonna get.'

# 分词
raw_words = nltk.word_tokenize(raw_text)

# 词形归一化
wordnet_lematizer = WordNetLemmatizer()
words = [wordnet_lematizer.lemmatize(raw_word) for raw_word in raw_words]

# 去除停用词
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords.words('english')]

print('原始文本：', raw_text)
print('预处理结果：', filtered_words)

运行：

标签：数据分析,word,Python,nltk,words,print,import,stem,NLTK
来源： https://blog.csdn.net/weixin_41792682/article/details/89705971