NLTK学习笔记(三):NLTK的一些工具

迈不过友情╰ 2022-05-16 00:48 248阅读 0赞

> 主要总结一下简单的工具：条件频率分布、正则表达式、词干提取器和归并器。

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## 条件分布频率 ##

> 《自然语言学习》很多地方都用到了条件分布频率，nltk提供了两种常用的接口：`FreqDist` 和 `ConditionalFreqDist` 。后面很多都会用到这两种方法，特别是第二个。因为第二个更符合定义，会智能的找到条件。  
> 然后根据绘图的库，可以做出来很漂亮的图形。

简单的`FreqDist`

函数接收list类型的参数后，会自动创建字典，生成对应的值为键值，而value就是元素的次数。

from nltk import *
    tem = ['hello','world','hello','dear']
    print(FreqDist(tem))

out:
    FreqDist({'dear': 1, 'hello': 2, 'world': 1})

通过 `plot(TopK,cumulative=True)` 和 `tabulate()` 可以绘制对应的折线图和表格（必须安装matplotlib库）

条件分布`ConditionalFreqDist`

> 以一个配对链表作为输入，需要给分配的每个事件关联一个条件，输入时类似于 `(条件,事件)` 的元组。之后的工作交给nltk就可以了，更多的精力可以用来关注上层逻辑。

import nltk
    from nltk.corpus import brown
    cfd = nltk.ConditionalFreqDist((genre,word) for genre in brown.categories() for word in brown.words(categories=genre))
    print("conditions are:",cfd.conditions()) #查看conditions
    print(cfd['news'])
    print(cfd['news']['could'])#类似字典查询

out:
    conditions are: ['adventure', 'belles_lettres', 'editorial', 'fiction', 'government', 'hobbies', 'humor', 'learned', 'lore', 'mystery', 'news', 'religion', 'reviews', 'romance', 'science_fiction']
    <FreqDist with 14394 samples and 100554 outcomes>
    86

尤其对于`plot()` 和 `tabulate()` 有了更多参数选择：

*  conditions：指定条件
 *  samples：迭代器类型，指定取值范围
 *  cumulative：设置为True可以查看累积值

cfd.tabulate(conditions=['news','romance'],samples=['could','can'])
    cfd.tabulate(conditions=['news','romance'],samples=['could','can'],cumulative=True)

could   can 
    news    86    93 
    romance   193    74 
    
            could   can 
    news    86   179 
    romance   193   267

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## 正则表达式及其应用 ##

> 记录正则表达式在自然语言中的应用。

输入法联想提示（9宫格输入法）

查找类似于hole和golf序列（4653）的单词。

import re
    from nltk.corpus import words
    wordlist = [w for w in words.words('en-basic') if w.islower()]
    same = [w for w in wordlist if re.search(r'^[ghi][mno][jlk][def]$',w)]
    print(same)

只用键盘的一部分搜索就是*手指绕口令*。例如：`^[ghijklmno]+$`等。像`[^aeiouAEIOU]`就是匹配除元音外的所有字母。

寻找字符块

查找两个或两个以上的元音序列，并且确定相对频率。

import nltk
    wsj = sorted(set(nltk.corpus.treebank.words()))
    fd = nltk.FreqDist(vs for word in wsj for vs in re.findall(r'[aeiou]{2,}',word))
    fd.items()

而且，我们也可以辅音元音序列。

查找词干

apples和apple对比中，apple就是词干。写一个简单脚本来查询词干。

def stem(word):
        for suffix in ['ing','ly','ed','ious','ies','ive','es','s','ment']:
            if word.endswith(suffix):
                return word[:-len(suffix)]
        return None

而使用正则表达式，只需要一行：

re.findall(r'^(.*?)(ing|ly|ed|ious|ies|ive|es|s|ment)$',word)

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### 词干提取器和归并器 ###

nltk提供了`PorterStemmer` 和 `LancasterStemmer`两个词干提取器，Porter比较好，可以处理lying这样的单词。

porter = nltk.PorterStemmer()
    print(porter.stem('lying'))

如果需要处理women这样的词，需要词性归并器：`WordNetLemmatizer`

wnl = nltk.WordNetLemmatizer()
    print(wnl.lemmatize('women'))

利用词干提取器实现索引文本(concordance)

利用到nltk.Index这个函数，`nltk.Index((word , i) for (i,word) in enumerate(['a','b','a']))`

class IndexText:
        def __init__(self,stemmer,text):
            self._text = text
            self._stemmer = stemmer
            self._index = nltk.Index((self._stem(word),i) for (i,word) in enumerate(text))
        def _stem(self,word):
            return self._stemmer.stem(word).lower()
        def concordance(self,word,width =40):
            key = self._stem(word)
            wc = width/4 #words of context
            for i in self._index[key]:
                lcontext = ' '.join(self._text[int(i-wc):int(i)])
                rcontext = ' '.join(self._text[int(i):int(i+wc)])
                ldisplay = '%*s' % (width,lcontext[-width:])
                rdisplay = '%-*s' % (width,rcontext[:width])
                print(ldisplay,rdisplay)
    porter = nltk.PorterStemmer()
    grail = nltk.corpus.webtext.words('grail.txt')
    text = IndexText(porter,grail)
    text.concordance('lie')