NLTK语法解析技巧:笔记本使用与代码示例

需积分: 10 1 下载量 128 浏览量 更新于2024-12-26 收藏 214KB ZIP 举报
资源摘要信息:"nltk_parsing:使用 NLTK 解析功能的笔记本" 该资源是关于自然语言处理工具包(Natural Language Toolkit,简称NLTK)中解析功能的实用指南。NLTK是Python编程语言中的一款开源库,专门用于处理人类语言数据。它提供了文本处理的工具,包括分词、标注、解析和语义推理等,使得对文本数据的分析和处理变得更加简便。 本笔记本特别关注了NLTK中的语法解析功能,详细介绍了几个关键的解析技术: 1. NLTK 语法树(NLTK Grammar Trees):NLTK支持构建和分析语法树,这是理解句子结构的有力工具。通过将句子分解成多个组成部分,并以树状结构的形式展示,可以清晰地看到每个词是如何相互关联,进而理解句子的语法结构。语法树在语言学习、句法分析和计算机语言处理等领域有广泛应用。 2. NLTK 依赖图(NLTK Dependency Graphs):依赖图是一种表示句子中单词之间依赖关系的图形化方法。在依赖图中,句子的每个单词都表示为图中的一个节点,单词之间的依赖关系则通过边来表示。这种表示方法有助于揭示词与词之间的功能和语法联系,是分析句法和语义结构的重要手段。 3. 斯坦福解析器(Stanford Parser):斯坦福解析器是由斯坦福大学开发的一款自然语言处理工具,它能够提供深层的句法分析结果,包括依存句法分析和短语结构分析。NLTK支持调用斯坦福解析器的接口,利用其强大的解析能力对文本进行深度分析。斯坦福解析器使用了先进的统计模型和机器学习算法,以提高解析的准确度和效率。 从描述中提到的“处理函数的完整代码可以从获取”,我们可以推断这个资源可能还包含了用Python编写的示例代码,这些代码能够展示如何利用NLTK库进行语法解析,并且如何操作语法树和依赖图,以及如何与斯坦福解析器进行交互。 由于文件名称列表为“nltk_parsing-master”,我们可以进一步推断,资源可能包含一个主目录,内含子目录和文件,构成一个完整的项目结构。这个结构可能包括了Python脚本、配置文件、依赖说明文件(如requirements.txt),以及其他可能的资源文件,如数据集、测试案例或者使用文档等。 此外,资源的作者吉列尔莫·蒙塞基(Guillermo Montecinos)的提及,虽然没有提供详细背景信息,但可以暗示这位作者可能是自然语言处理领域的实践者或研究者,他贡献了这份基于NLTK语法模块的实用笔记本,供其他开发者和研究者学习和参考使用。

import nltk.corpus import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP # 导入数据 df = pd.read_csv('D:/file document/desktop/语料库大作业/Tweets.csv', usecols=['airline_sentiment', 'text']) def sentiment(x): if x == 'positive': return 1 elif x == 'negative': return -1 else: return 0 from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import SnowballStemmer from nltk.tokenize import RegexpTokenizer # 去除停用词 stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') # 词还原 stemmer = SnowballStemmer('english') # 分词 tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+') # As this dataset is fetched from twitter so it has lots of people tag in tweets # we will remove them tags = r"@\w*" def preprocess_text(sentence, stem=False): # 去除text中一些影响文本分析的标签 sentence = [re.sub(tags, "", sentence)] text = [] for word in sentence: if word not in stopwords: if stem: text.append(stemmer.stem(word).lower()) else: text.append(word.lower()) return tokenizer.tokenize(" ".join(text)) # 将用preprocess_text() 函数处理后的text列保存回原始 DataFrame 的 text 列中 df['text'] = df['text'].map(preprocess_text) output_file = 'D:/file document/desktop/语料库大作业/output2.csv' # 输出文件路径 nlp = StanfordCoreNLP(r"D:/AppData/stanfordnlp", lang="en") # 定义函数,用于对指定文本进行依存句法分析 def dependency_parse(sentence): result = nlp.dependency_parse(sentence) return result # 对某一列进行依存句法分析,并将结果保存到新的一列中 df['dependency_parse'] = df['text'].apply(lambda x: dependency_parse(" ".join(x))) # 将结果保存到输出文件中 df.to_csv(output_file, index=False) nlp.close()优化这段代码

2023-06-06 上传