NLTK
NLTK的全称是natural language toolkit，是一套基于python的自然语言处理工具集。
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的安装
nltk的安装十分便捷，只需要pip就可以。
pip install nltk在nltk中集成了语料与模型等的包管理器，通过在python解释器中执行
import nltk
nltk.download()
from nltk.corpus import brown
brown.words()
['The', 'Fulton', 'County', 'Grand', 'Jury', 'said', ...]一、NLTK进行分词
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
假设我们有如下的示例文本：
Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude.为了将这个文本标记化为句子，我们可以使用句子标记器：
from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))
['Hello Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']你可能会说，这是一件容易的事情。我不需要使用 NLTK 标记器，并且我可以使用正则表达式来分割句子，因为每个句子前后都有标点符号或者空格。
那么，看看下面的文字：
Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude.呃！Mr. 是一个词,虽然带有一个符号。让我们来试试使用 NLTK 进行分词：
from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))
['Hello Mr. Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']Great！结果棒极了。然后我们尝试使用词语标记器来看看它是如何工作的：
from nltk.tokenize import word_tokenize
mytext = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(word_tokenize(mytext))
['Hello', 'Mr.', 'Adam', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', 'hope', 'everything', 'is', 'going', 'well', '.', 'Today', 'is', 'a', 'good', 'day', ',', 'see', 'you', 'dude', '.']正如所料，Mr. 是一个词，也确实被 NLTK 当做一个词。NLTK使用 nltk.tokenize.punkt module 中的 PunktSentenceTokenizer 进行文本分词。这个标记器经过了良好的训练，可以对多种语言进行分词 。
标记非英语语言文本
为了标记其他语言，可以像这样指定语言：
from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Bonjour M. Adam, comment allez-vous? J'espère que tout va bien. Aujourd'hui est un bon jour."
print(sent_tokenize(mytext,"french"))['Bonjour M. Adam, comment allez-vous?', "J'espère que tout va bien.", "Aujourd'hui est un bon jour."]NLTk 对其他非英语语言的支持也非常好！
从 WordNet 获取同义词
如果你还记得我们使用 nltk.download( ) 安装 NLTK 的扩展包时。其中一个扩展包名为 WordNet。WordNet 是为自然语言处理构建的数据库。它包括部分词语的一个同义词组和一个简短的定义。
通过 NLTK 你可以得到给定词的定义和例句：
from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("pain")
print(syn[0].definition())
print(syn[0].examples())
a symptom of some physical hurt or disorder
['the patient developed severe pain and distension']WordNet 包含了很多词的定义：
from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("NLP")
print(syn[0].definition())
syn = wordnet.synsets("Python")
print(syn[0].definition())
the branch of information science that deals with natural language information
large Old World boas您可以使用 WordNet 来获得同义词：
from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets('Computer'):
for lemma in syn.lemmas():
synonyms.append(lemma.name())
print(synonyms)
['computer', 'computing_machine', 'computing_device', 'data_processor', 'electronic_computer', 'information_processing_system', 'calculator', 'reckoner', 'figurer', 'estimator', 'computer']从 WordNet 获取反义词
你可以用同样的方法得到单词的反义词。你唯一要做的是在将 lemmas 的结果加入数组之前，检查结果是否确实是一个正确的反义词。
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets("small"):
for l in syn.lemmas():
if l.antonyms():
antonyms.append(l.antonyms()[0].name())
print(antonyms)
['large', 'big', 'big']这就是 NLTK 在自然语言处理中的力量。
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
五、词干提取（stemming）
单词词干提取就是从单词中去除词缀并返回词根。（比方说 working 的词干是 work。）搜索引擎在索引页面的时候使用这种技术，所以很多人通过同一个单词的不同形式进行搜索，返回的都是相同的，有关这个词干的页面。
词干提取的算法有很多，但最常用的算法是 Porter 提取算法。NLTK 有一个 PorterStemmer 类，使用的就是 Porter 提取算法。
解释一下，Stemming 是抽取词的词干或词根形式（不一定能够表达完整语义）。NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口，即 Porter stemmer, Lancaster Stemmer 和 Snowball Stemmer。
Porter Stemmer基于Porter词干提取算法，来看例子：
>>> from nltk.stem.porter import PorterStemmer
>>> porter_stemmer = PorterStemmer()
>>> porter_stemmer.stem(‘maximum’)
u’maximum’
>>> porter_stemmer.stem(‘presumably’)
u’presum’
>>> porter_stemmer.stem(‘multiply’)
u’multipli’
>>> porter_stemmer.stem(‘provision’)
u’provis’
>>> porter_stemmer.stem(‘owed’)
u’owe’Lancaster Stemmer 基于Lancaster 词干提取算法，来看例子
>>> from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer
>>> lancaster_stemmer = LancasterStemmer()
>>> lancaster_stemmer.stem(‘maximum’)
‘maxim’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘presumably’)
‘presum’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘presumably’)
‘presum’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘multiply’)
‘multiply’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘provision’)
u’provid’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘owed’)
‘ow’Snowball Stemmer基于Snowball 词干提取算法，来看例子
>>> from nltk.stem import SnowballStemmer
>>> snowball_stemmer = SnowballStemmer(“english”)
>>> snowball_stemmer.stem(‘maximum’)
u’maximum’
>>> snowball_stemmer.stem(‘presumably’)
u’presum’
>>> snowball_stemmer.stem(‘multiply’)
u’multipli’
>>> snowball_stemmer.stem(‘provision’)
u’provis’
>>> snowball_stemmer.stem(‘owed’)
u’owe’使用 WordNet 引入词汇
词汇的词汇化与提取词干类似，但不同之处在于词汇化的结果是一个真正的词汇。与词干提取不同，当你试图提取一些词干时，有可能会导致这样的情况：
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
print(stemmer.stem('increases'))结果是：increas。
现在，如果我们试图用NLTK WordNet来还原同一个词，结果会是正确的：
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('increases'))结果是 increase。
结果可能是同义词或具有相同含义的不同词语。有时，如果你试图还原一个词，比如 playing,还原的结果还是 playing。这是因为默认还原的结果是名词，如果你想得到动词，可以通过以下的方式指定。
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))结果是： play。
实际上，这是一个非常好的文本压缩水平。最终压缩到原文本的 50％ 到 60％ 左右。结果可能是动词，名词，形容词或副词：
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="n"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="a"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="r"))结果是：
play
playing
playing
playing
词干化和词化差异
好吧，让我们分别尝试一些单词的词干提取和词形还原：
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(stemmer.stem('stones'))
print(stemmer.stem('speaking'))
print(stemmer.stem('bedroom'))
print(stemmer.stem('jokes'))
print(stemmer.stem('lisa'))
print(stemmer.stem('purple'))
print('----------------------')
print(lemmatizer.lemmatize('stones'))
print(lemmatizer.lemmatize('speaking'))
print(lemmatizer.lemmatize('bedroom'))
print(lemmatizer.lemmatize('jokes'))
print(lemmatizer.lemmatize('lisa'))
print(lemmatizer.lemmatize('purple'))结果是：
stone
speak
bedroom
joke
lisa
purpl
stone
speaking
bedroom
joke
lisa
purple
词干提取的方法可以在不知道语境的情况下对词汇使用，这就是为什么它相较词形还原方法速度更快但准确率更低。
在我看来，词形还原比提取词干的方法更好。词形还原，如果实在无法返回这个词的变形，也会返回另一个真正的单词;这个单词可能是一个同义词，但不管怎样这是一个真正的单词。当有时候，你不关心准确度，需要的只是速度。在这种情况下，词干提取的方法更好。
