Python的几个自然语言处理工具介绍

　　Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。

　　那么使用Python进行自然语言处理，要是不知道这几个工具就真的Out了。

　　Python 的几个自然语言处理工具

　　NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台。它为像WordNet这样的词汇资源提供了简便易用的界面。它还具有为文本分类（classification）、文本标记（tokenization）、词干提取（stemming）、词性标记（tagging）、语义分析（parsing）和语义推理（semantic reasoning）准备的文本处理库。

　　NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。

　　

　　Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具（Part-Of-Speech Tagger），N元搜索（n-gram search），情感分析（sentiment analysis），WordNet。支持机器学习的向量空间模型，聚类，向量机。

　　

　　TextBlob:TextBlob 是一个处理文本数据的 Python 库。提供了一些简单的api解决一些自然语言处理的任务，例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。

　　

　　Gensim:Gensim 提供了对大型语料库的主题建模、文件索引、相似度检索的功能。它可以处理大于RAM内存的数据。作者说它是“实现无干预从纯文本语义建模的最强大、最高效、最无障碍的软件。

　　

　　PyNLPI：它的全称是：Python自然语言处理库（Python Natural Language Processing Library，音发作： pineapple） 这是一个各种自然语言处理任务的集合，PyNLPI可以用来处理N元搜索，计算频率表和分布，建立语言模型。他还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构，或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。

　　

　　spaCy：这是一个商业的开源软件。结合Python和Cython，它的自然语言处理能力达到了工业强度。是速度最快，领域内最先进的自然语言处理工具。

　　

　　Polyglot:Polyglot 支持对海量文本和多语言的处理。它支持对165种语言的分词，对196中语言的辨识，40种语言的专有名词识别，16种语言的词性标注，136种语言的情感分析，137种语言的嵌入，135种语言的形态分析，以及69中语言的翻译。

　　

　　MontyLingua:MontyLingua 是一个自由的、训练有素的、端到端的英文处理工具。输入原始英文文本到 MontyLingua ，就会得到这段文本的语义解释。适合用来进行信息检索和提取，问题处理，回答问题等任务。从英文文本中，它能提取出主动宾元组，形容词、名词和动词短语，人名、地名、事件，日期和时间，等语义信息。

　　BLLIP Parser:BLLIP Parser（也叫做Charniak-Johnson parser）是一个集成了产生成分分析和最大熵排序的统计自然语言工具。包括 命令行 和 python接口 。

　　Quepy:Quepy是一个Python框架，提供将自然语言转换成为数据库查询语言。可以轻松地实现不同类型的自然语言和数据库查询语言的转化。所以，通过Quepy，仅仅修改几行代码，就可以实现你自己的自然语言查询数据库系统。GitHub:https://github.com/machinalis/quepy

　　HanNLP：HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。不仅仅是分词，而是提供词法分析、句法分析、语义理解等完备的功能。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。文档使用操作说明：Python调用自然语言处理包HanLP 和 菜鸟如何调用HanNLP

　　OpenNLP：进行中文命名实体识别

　　OpenNLP是Apach下的Java自然语言处理API，功能齐全。如下给大家介绍一下使用OpenNLP进行中文语料命名实体识别的过程。

　　首先是预处理工作，分词去听用词等等的就不啰嗦了，其实将分词的结果中间加上空格隔开就可以了，OpenNLP可以将这样形式的的语料照处理英文的方式处理，有些关于字符处理的注意点在后面会提到。

　　其次我们要准备各个命名实体类别所对应的词库，词库被存在文本文档中，文档名即是命名实体类别的TypeName，下面两个function分别是载入某类命名实体词库中的词和载入命名实体的类别。

　　/**

　　* 载入词库中的命名实体

　　*

　　* @param nameListFile

　　* @return

　　* @throws Exception

　　*/

　　public static List《String》 loadNameWords（File nameListFile）

　　throws Exception {

　　List《String》 nameWords = new ArrayList《String》（）;

　　if （！nameListFile.exists（） || nameListFile.isDirectory（）） {

　　System.err.println（“不存在那个文件”）;

　　return null;

　　}

　　BufferedReader br = new BufferedReader（new FileReader（nameListFile））;

　　String line = null;

　　while （（line = br.readLine（）） ！= null） {

　　nameWords.add（line）;

　　}

　　br.close（）;

　　return nameWords;

　　}

　　/**

　　* 获取命名实体类型

　　*

　　* @param nameListFile

　　* @return

　　*/

　　public static String getNameType（File nameListFile） {

　　String nameType = nameListFile.getName（）;

　　return nameType.substring（0， nameType.lastIndexOf（“。”））;

　　}

　　因为OpenNLP要求的训练语料是这样子的：

　　XXXXXX《START:Person》？？？？《END》XXXXXXXXX《START:Action》？？？？《END》XXXXXXX

　　被标注的命名实体被放在《START》《END》范围中，并标出了实体的类别。接下来是对命名实体识别模型的训练，先上代码：

　　import java.io.File;

　　import java.io.FileOutputStream;

　　import java.io.IOException;

　　import java.io.StringReader;

　　import java.util.Collections;

　　import opennlp.tools.namefind.NameFinderME;

　　import opennlp.tools.namefind.NameSample;

　　import opennlp.tools.namefind.NameSampleDataStream;

　　import opennlp.tools.namefind.TokenNameFinderModel;

　　import opennlp.tools.util.ObjectStream;

　　import opennlp.tools.util.PlainTextByLineStream;

　　import opennlp.tools.util.featuregen.AggregatedFeatureGenerator;

　　import opennlp.tools.util.featuregen.PreviousMapFeatureGenerator;

　　import opennlp.tools.util.featuregen.TokenClassFeatureGenerator;

　　import opennlp.tools.util.featuregen.TokenFeatureGenerator;

　　import opennlp.tools.util.featuregen.WindowFeatureGenerator;

　　/**

　　* 中文命名实体识别模型训练组件

　　*

　　* @author ddlovehy

　　*

　　*/

　　public class NamedEntityMultiFindTrainer {

　　// 默认参数

　　private int iterations = 80;

　　private int cutoff = 5;

　　private String langCode = “general”;

　　private String type = “default”;

　　// 待设定的参数

　　private String nameWordsPath; // 命名实体词库路径

　　private String dataPath; // 训练集已分词语料路径

　　private String modelPath; // 模型存储路径

　　public NamedEntityMultiFindTrainer（） {

　　super（）;

　　// TODO Auto-generated constructor stub

　　}

　　public NamedEntityMultiFindTrainer（String nameWordsPath， String dataPath，

　　String modelPath） {

　　super（）;

　　this.nameWordsPath = nameWordsPath;

　　this.dataPath = dataPath;

　　this.modelPath = modelPath;

　　}

　　public NamedEntityMultiFindTrainer（int iterations， int cutoff，

　　String langCode， String type， String nameWordsPath，

　　String dataPath， String modelPath） {

　　super（）;

　　this.iterations = iterations;

　　this.cutoff = cutoff;

　　this.langCode = langCode;

　　this.type = type;

　　this.nameWordsPath = nameWordsPath;

　　this.dataPath = dataPath;

　　this.modelPath = modelPath;

　　}

　　/**

　　* 生成定制特征

　　*

　　* @return

　　*/

　　public AggregatedFeatureGenerator prodFeatureGenerators（） {

　　AggregatedFeatureGenerator featureGenerators = new AggregatedFeatureGenerator（

　　new WindowFeatureGenerator（new TokenFeatureGenerator（）， 2， 2），

　　new WindowFeatureGenerator（new TokenClassFeatureGenerator（）， 2，

　　2）， new PreviousMapFeatureGenerator（））;

　　return featureGenerators;

　　}

　　/**

　　* 将模型写入磁盘

　　*

　　* @param model

　　* @throws Exception

　　*/

　　public void writeModelIntoDisk（TokenNameFinderModel model） throws Exception {

　　File outModelFile = new File（this.getModelPath（））;

　　FileOutputStream outModelStream = new FileOutputStream（outModelFile）;

　　model.serialize（outModelStream）;

　　}

　　/**

　　* 读出标注的训练语料

　　*

　　* @return

　　* @throws Exception

　　*/

　　public String getTrainCorpusDataStr（） throws Exception {

　　// TODO 考虑入持久化判断直接载入标注数据的情况 以及增量式训练

　　String trainDataStr = null;

　　trainDataStr = NameEntityTextFactory.prodNameFindTrainText（

　　this.getNameWordsPath（）， this.getDataPath（）， null）;

　　return trainDataStr;

　　}

　　/**

　　* 训练模型

　　*

　　* @param trainDataStr

　　* 已标注的训练数据整体字符串

　　* @return

　　* @throws Exception

　　*/

　　public TokenNameFinderModel trainNameEntitySamples（String trainDataStr）

　　throws Exception {

　　ObjectStream《NameSample》 nameEntitySample = new NameSampleDataStream（

　　new PlainTextByLineStream（new StringReader（trainDataStr）））;

　　System.out.println（“**************************************”）;

　　System.out.println（trainDataStr）;

　　TokenNameFinderModel nameFinderModel = NameFinderME.train（

　　this.getLangCode（）， this.getType（）， nameEntitySample，

　　this.prodFeatureGenerators（），

　　Collections.《String， Object》 emptyMap（）， this.getIterations（），

　　this.getCutoff（））;

　　return nameFinderModel;

　　}

　　/**

　　* 训练组件总调用方法

　　*

　　* @return

　　*/

　　public boolean execNameFindTrainer（） {

　　try {

　　String trainDataStr = this.getTrainCorpusDataStr（）;

　　TokenNameFinderModel nameFinderModel = this

　　.trainNameEntitySamples（trainDataStr）;

　　// System.out.println（nameFinderModel）;

　　this.writeModelIntoDisk（nameFinderModel）;

　　return true;

　　} catch （Exception e） {

　　// TODO Auto-generated catch block

　　e.printStackTrace（）;

　　return false;

　　}

　　}

　　｝

　　注：

　　参数：iterations是训练算法迭代的次数，太少了起不到训练的效果，太大了会造成过拟合，所以各位可以自己试试效果；

　　cutoff：语言模型扫描窗口的大小，一般设成5就可以了，当然越大效果越好，时间可能会受不了；

　　langCode：语种代码和type实体类别，因为没有专门针对中文的代码，设成“普通”的即可，实体的类别因为我们想训练成能识别多种实体的模型，于是设置为“默认”。

　　说明：

　　prodFeatureGenerators（）方法用于生成个人订制的特征生成器，其意义在于选择什么样的n-gram语义模型，代码当中显示的是选择窗口大小为5，待测命名实体词前后各扫描两个词的范围计算特征（加上自己就是5个），或许有更深更准确的意义，请大家指正；

　　trainNameEntitySamples（）方法，训练模型的核心，首先是将如上标注的训练语料字符串传入生成字符流，再通过NameFinderME的train（）方法传入上面设定的各个参数，订制特征生成器等等，关于源实体映射对，就按默认传入空Map就好了。

　　源代码开源在：https://github.com/Ailab403/ailab-mltk4j，test包里面对应有完整的调用demo，以及file文件夹里面的测试语料和已经训练好的模型。