使用哈工大LTP进行文本命名实体识别并保存到txt

待我称王封你为后i 2023-06-05 05:27 94阅读 0赞

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本文链接：https://blog.csdn.net/broccoli2/article/details/84025285  
需求说明：  
（1）将计算机本地文档集中的文本进行分词、词性标注，最后进行命名实体识别。  
（2）将（1）中处理结果保存到本地txt文件中。

技术选择：  
本需求的实现使用了哈工大的pyltp，如果你对ltp还不太了解，请点击这里或者去哈工大语言云官网了解相关内容。

完整代码展示：

\# -\*- coding: utf-8 -\*-  
import os  
import jieba

LTP\_DATA\_DIR = 'D:\\pyprojects\\LTP\\ltp\_data' \# ltp模型目录的路径  
cws\_model\_path = os.path.join(LTP\_DATA\_DIR, 'cws.model') \# 分词模型路径，模型名称为\`cws.model\`  
pos\_model\_path = os.path.join(LTP\_DATA\_DIR, 'pos.model') \# 词性标注模型路径，模型名称为\`pos.model\`  
ner\_model\_path = os.path.join(LTP\_DATA\_DIR, 'ner.model') \# 命名实体识别模型路径，模型名称为\`ner.model\`  
par\_model\_path = os.path.join(LTP\_DATA\_DIR, 'parser.model') \# 依存句法分析模型路径，模型名称为\`parser.model\`  
srl\_model\_path = os.path.join(LTP\_DATA\_DIR, 'srl') \# 语义角色标注模型目录路径，模型目录为\`srl\`。注意该模型路径是一个目录，而不是一个文件。

from pyltp import SentenceSplitter  
from pyltp import Segmentor  
from pyltp import Postagger  
from pyltp import NamedEntityRecognizer  
from pyltp import Parser  
from pyltp import SementicRoleLabeller

\#创建停用词表  
def stopwordslist(filepath):  
stopwords = \[line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()\]  
return stopwords

\# 分句，也就是将一片文本分割为独立的句子  
def sentence\_splitter(sentence):  
sents = SentenceSplitter.split(sentence) \# 分句  
print('\\n'.join(sents))

\# 分词  
def segmentor(sentence):  
segmentor = Segmentor() \# 初始化实例  
segmentor.load(cws\_model\_path) \# 加载模型  
\#segmentor.load\_with\_lexicon('cws\_model\_path', 'D:\\pyprojects\\LTP\\ltp\_data\\dict.txt') \#加载模型 使用用户自定义字典的高级分词  
words = segmentor.segment(sentence) \# 分词  
\# 默认可以这样输出  
\# print('/'.join(words))  
\# 可以转换成List 输出  
words\_list = list(words)  
segmentor.release() \# 释放模型  
return words\_list

\# 词性标注  
def posttagger(words):  
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, tag in zip(words, postags):  
\# print(word + '/' + tag)  
postagger.release() \# 释放模型  
return postags

\# 命名实体识别  
def ner(words, postags):  
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  
\#for word, ntag in zip(words, netags):  
\# print(word + '/' + ntag)  
recognizer.release() \# 释放模型  
return netags

stopwords = stopwordslist('D:/2181729/stop\_words.txt')  
final = ''  
f1=open('D:/2181729/nerfcdata/30.txt','w', encoding='UTF-8')  
with open('D:/2181729/data/30.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:

for line in f:  
segs = jieba.cut(line, cut\_all=False)  
for seg in segs:  
if seg not in stopwords:  
final += seg

words = segmentor(final)  
postags = posttagger(words)  
netags = ner(words,postags)

tags = \[\]  
dict = \[\]

for word, ntag in zip(words, netags):  
if(ntag != 'O'):\#过滤非命名实体  
tags.append(ntag)  
if (ntag not in dict):  
dict.append(ntag)  
\# print(word + '/' + ntag)  
f1.write(word + ':' + ntag + '\\r\\n')

for tag in dict:  
num = tags.count(tag)  
print(tag + ":"+str(num))  
f1.write(tag + ":"+str(num) + '\\r\\n')  
f1.close()  
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效果展示：

参考：  
https://blog.csdn.net/informationscience/article/details/76850652  
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