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Python自然语言处理(一)--利用NLTK自带方法完成NLP基本任务

liushulinle 2014-01-27 14:01:58 点击: 146428 | 收藏


NLTK是Python很强大的第三方库,可以很方便的完成很多自然语言处理(NLP)的任务,包括分词、词性标注、命名实体识别(NER)及句法分析。

NLTK安装教程:www.pythontip.com/blog/post/10011/ 

下面介绍如何利用NLTK快速完成NLP基本任务

一、NLTK进行分词

用到的函数:

nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割

nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词


二、NLTK进行词性标注

用到的函数:

nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分词后的结果,同样是句子级的标注


三、NLTK进行命名实体识别(NER)

用到的函数:

nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子词性标注后的结果,同样是句子级


上例中,有两个命名实体,一个是Xi,这个应该是PER,被错误识别为GPE了; 另一个事China,被正确识别为GPE。

四、句法分析

nltk没有好的parser,推荐使用stanfordparser
但是nltk有很好的树类,该类用list实现
可以利用stanfordparser的输出构建一棵python的句法树



作者:liushulinle | 分类: NLTK NLP 自然语言处理 | 标签: nltk 自然语言处理 NLP | 阅读: 146428 | 发布于: 2014-01-27 14时 |
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