学习笔记CB002:词干提取、词性标注、中文切词、文档分类

英文词干提取器，import nltk，porter = nltk.PorterStemmer()，porter.stem('lying') 。

词性标注器，pos_tag处理词序列，根据句子动态判断，import nltk，text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different”)，nltk.pos_tag(text) 。CC 连接词，RB 副词，IN 介词，NN 名次，JJ 形容词。

标注自定义词性标注语料库，tagged_token = nltk.tag.str2tuple('fly/NN') 。字符串转成二元组。布朗语料库标注 nltk.corpus.brown.tagged_words() 。

nltk中文语料库，nltk.download()。下载 Corpora sinica_treebank，台湾中国研究院。

# coding:utf-8

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import nltk

for word in nltk.corpus.sinica_treebank.tagged_words():
print(word[0], word[1])

jieba切词，https://github.com/fxsjy/jieba，自定义语料中文切词，自动词性标注。

词性自动标注。默认标注器 DefaultTagger，标注为频率最高词性。

# coding:utf-8

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import nltk

default_tagger = nltk.DefaultTagger('NN')
raw = '我 好 想 你'
tokens = nltk.word_tokenize(raw)
tags = default_tagger.tag(tokens)
print(tags)

正则表达式标注器，RegexpTagge，满足特定正则表达式词性。

# coding:utf-8

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import nltk

pattern = [(r'.*们$','PRO')]
tagger = nltk.RegexpTagger(pattern)
print(tagger.tag(nltk.word_tokenize('我们 一起 去 你们 和 他们 去过 的 地方')))

查询标注器，多个最频繁词和词性，查找语料库，匹配标注，剩余词用默认标注器(回退)。

一元标注，已标注语料库训练，模型标注新语料。

# coding:utf-8

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import nltk

tagged_sents = [[(u'我', u'PRO'), (u'小兔', u'NN')]]
unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(tagged_sents)
sents = [[u'我', u'你', u'小兔']]
# brown_tagged_sents = nltk.corpus.brown.tagged_sents(categories='news')
# unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(brown_tagged_sents)
# sents = nltk.corpus.brown.sents(categories='news')
tags = unigram_tagger.tag(sents[0])
print(tags)

二元标注、多元标注，一元标注 UnigramTagger 只考虑当前词，不考虑上下文。二元标注器 BigramTagger 考虑前面词。三元标注 TrigramTagger。

组合标注器，提高精度和覆盖率，多种标注器组合。

标注器存储，训练好持久化，存储硬盘。加载。

# coding:utf-8

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import nltk

train_sents = [[(u'我', u'PRO'), (u'小兔', u'NN')]]
t0 = nltk.DefaultTagger('NN')
t1 = nltk.UnigramTagger(train_sents, backoff=t0)
t2 = nltk.BigramTagger(train_sents, backoff=t1)
sents = [[u'我', u'你', u'小兔']]
tags = t2.tag(sents[0])
print(tags)

from pickle import dump
print(t2)
output = open('t2.pkl', 'wb')
dump(t2, output, -1)
output.close()

from pickle import load
input = open('t2.pkl', 'rb')
tagger = load(input)
input.close()
print(tagger)

机器学习，训练模型，已知数据统计学习；使用模型，统计学习模型计算未知数据。有监督，训练样本数据有确定判断，断定新数据。无监督，训练样本数据没有判断，自发生成结论。最难是选算法。

贝叶斯，概率论，随机事件条件概率。公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)。已知P(A|B)、P(A)、P(B)，计算P(B|A)。贝叶斯分类器：

# coding:utf-8

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import nltk

my_train_set = [
({'feature1':u'a'},'1'),
({'feature1':u'a'},'2'),
({'feature1':u'a'},'3'),
({'feature1':u'a'},'3'),
({'feature1':u'b'},'2'),
({'feature1':u'b'},'2'),
({'feature1':u'b'},'2'),
({'feature1':u'b'},'2'),
({'feature1':u'b'},'2'),
({'feature1':u'b'},'2'),
]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(my_train_set)
print(classifier.classify({'feature1':u'a'}))
print(classifier.classify({'feature1':u'b'}))

分类，最重要知道哪些特征最能反映分类特点，特征选取。文档分类，最能代表分类词。特征提取，找到最优信息量特征：

# coding:utf-8

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews
import random

documents =[(list(movie_reviews.words(fileid)),category)for category in movie_reviews.categories()for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
random.shuffle(documents)
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = [word for (word, freq) in all_words.most_common(2000)]
def document_features(document):
document_words = set(document)
features = {}
for word in word_features:
features['contains(%s)' % word] = (word in document_words)
return features

featuresets = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents]
# classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(featuresets)
# classifier.classify(document_features(d))

train_set, test_set = featuresets[100:], featuresets[:100]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
print(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set))
classifier.show_most_informative_features(5)

词性标注，上下文语境文本分类。句子分割，标点符号分类，选取单独句子标识符合并链表、数据特征。识别对话行为，问候、问题、回答、断言、说明。识别文字蕴含，句子能否得出另一句子结论，真假标签。

参考资料：
http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=67
http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=69
https://www.jianshu.com/p/6e5ace051c1e
《Python 自然语言处理》

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