Python自然语言处理入门：NLTK与文本分析

"PYTHON自然语言处理（中文版）笔记1" 自然语言处理是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及如何让计算机理解、处理和生成人类自然语言。在Python中，NLTK（Natural Language Toolkit）是一个广泛使用的库，用于进行自然语言处理任务。本笔记主要涵盖以下几个方面： 1. **NLTK入门**： NLTK提供了大量的语料库和词汇资源，如布朗语料库、路透社语料库等。通过`nltk.download()`命令可以下载所需的数据集。如果遇到网络问题，可以通过手动下载并替换指定路径下的数据。 2. **获取文本语料和词汇资料**： - **单语料库使用**：NLTK包含了多种类型的文本语料，例如书籍、网络文本、即时聊天记录等，可以用于训练模型或分析语言模式。 - **使用自己的语料库**：用户也可以导入自定义的语料库，以适应特定场景的需求。 - **生成随机文本**：NLTK可以生成特定风格的随机文本，这对于模拟语言行为和测试模型非常有用。 - **条件概率**：在自然语言处理中，条件概率用于计算一个事件在另一个事件发生的条件下发生的概率，如单词出现的概率。 - **词典语料**：NLTK提供了词汇列表和其他语言资源，如WordNet，这是一个庞大的英语词汇数据库，包含词汇的同义词、反义词和词义关系。 3. **加工原料文本**： - **从网络和硬盘访问文本**：Python可以方便地读取本地文件或从互联网上抓取文本。 - **编码处理**：处理文本时需要注意正确的字符编码，以避免乱码问题。 - **正则表达式**：用于查找、替换和提取文本中的特定模式，是文本预处理的重要工具。 - **词干提取和词形还原**：虽然在中文中不常用，但在某些情况下，这些技术可以简化词汇形式，便于分析。 - **分词**：中文自然语言处理的核心步骤，将连续的汉字序列切分成有意义的词语。 4. **编写结构化程序**： NLTK提供了一些工具和方法，如默认标注器、正则表达式标注器等，帮助开发结构化的文本处理程序。 5. **分类和标注词汇**： - **N-gram标注器**：基于前后文的统计信息对词汇进行标注。 - **组合标注器**：结合多种标注策略，提高标注准确度。 - **存储标注器**：将标注结果保存，供后续分析使用。 - **基于转换的标注**：如Brill标注器，通过规则库对文本进行自动标注。 - **词性标注**：识别词的语法角色，如名词、动词等。 6. **学习分类文本**： - **性别鉴定**：通过分析文本中的词汇和表达方式，判断作者性别。 - **词性分析**：识别句子中每个词的词性。 - **序列分类**：处理一系列相关数据的分类任务，如情感分析。 - **句子分割**：将长文本拆分为单独的句子。 7-10. **文法**： - **使用文法**：通过定义语法规则解析文本结构。 - **交互式文法编辑器**：方便地创建和修改文法规则。 - **依存文法**：研究词语之间的依赖关系。 - **特征结构**：用于表示语言单位的复杂属性。 11. **语言数据管理**： - **TIMIT**：语音识别数据集。 - **XML**：用于存储和交换语言数据的标准格式。 - **Toolbox**：语言学研究的工具集。 - **OLAC元数据**：开放语言档案中心的元数据标准。 通过学习和实践这些知识点，你可以构建和应用各种自然语言处理任务，如情感分析、文本分类、机器翻译、问答系统等。Python和NLTK的结合使得这些任务变得相对容易，对于初学者和专业人士都是一个宝贵的资源。