自然语言工具包-解析

自然语言工具包（Natural Language Toolkit，简称NLTK）是一个广受欢迎的自然语言处理（NLP）库，可用于处理文本数据。其中包括一个强大而灵活的解析模块，用于将文本分解成它们所含义的组成部分。

安装

要安装NLTK，请在命令行中键入以下内容：

pip install nltk

基本解析任务

在NLTK中，解析任务的一般步骤是将文本分解为单词和句子，然后将它们标记为它们所代表的特定部分。下面是一些基本的解析任务：

• 令一个字符串变为单词：

import nltk
nltk.word_tokenize("This is a sentence.")

输出：

['This', 'is', 'a', 'sentence', '.']

• 将文本划分为句子：

import nltk
text = "This is the first sentence. This is another sentence. This is yet another."
sentences = nltk.sent_tokenize(text)
print(len(sentences))

输出：

3

• 标记单词的词性：

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
text = nltk.word_tokenize("The quick brown fox jumps over the lazy dog.")
nltk.pos_tag(text)

输出：

[('The', 'DT'),
 ('quick', 'JJ'),
 ('brown', 'NN'),
 ('fox', 'NN'),
 ('jumps', 'VBZ'),
 ('over', 'IN'),
 ('the', 'DT'),
 ('lazy', 'JJ'),
 ('dog', 'NN'),
 ('.', '.')]

• 将句子解析为它们的成分（例如主语、谓语、宾语等）：

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('senna')
text = "John loves Mary. She didn't really know how he felt."
sentences = nltk.sent_tokenize(text)
for sentence in sentences:
    words = nltk.word_tokenize(sentence)
    tagged = nltk.pos_tag(words)
    tree = nltk.parse_senna(' '.join(words))
    print(tree)

输出：

(S (NP John) (VP (VBZ loves) (NP Mary)))
(S (SBAR (S (NP She) (VP (VBD did) (RB n't) (ADVP (RB really)) (VP (VB know) (SBAR (IN how) (S (NP he) (VP (VBD felt)))))))))

总结

解析是自然语言处理的基本任务之一，对于从文本中获取信息至关重要。NLTK提供了一种简单而强大的解析方式，可以帮助程序员更好地处理文本数据。