001-NLP基础

正则表达式

以前的易语言基础学过正则表达式笔记：

http://p8dkemhqq.bkt.clouddn.com/%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F.pdf

 

jieba中文处理

和拉丁语系不同，亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。

jieba就是这样一个非常好用的中文工具，是以分词起家的，但是功能比分词要强大很多。

1.基本分词函数与用法

 

jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)

jieba.cut 方法接受三个输入参数:

• 需要分词的字符串
• cut_all 参数用来控制是否采用全模式
• HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型

jieba.cut_for_search 方法接受两个参数

• 需要分词的字符串
• 是否使用 HMM 模型。

该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=True)
print (seg_list)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他毕业于上海交通大学，在百度深度学习研究院进行研究")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

out：

<generator object Tokenizer.cut at 0x0000000004E06DB0>
Full Mode: 我/ 在/ 学习/ 自然/ 自然语言/ 语言/ 处理
Default Mode: 我/ 在/ 学习/ 自然语言/ 处理
他, 毕业, 于, 上海交通大学, ，, 在, 百度, 深度, 学习, 研究院, 进行, 研究
小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, ，, 后, 在, 哈佛, 大学, 哈佛大学, 深造

 

 

jieba.lcut以及jieba.lcut_for_search直接返回 list

result_lcut = jieba.lcut("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造")
print (result_lcut)
print (" ".join(result_lcut))
print( " ".join(jieba.lcut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造")))

out：

['小明', '硕士', '毕业', '于', '中国科学院', '计算所', '，', '后', '在', '哈佛大学', '深造']
小明 硕士 毕业 于 中国科学院 计算所 ， 后 在 哈佛大学 深造
小明 硕士 毕业 于 中国 科学 学院 科学院 中国科学院 计算 计算所 ， 后 在 哈佛 大学 哈佛大学 深造

添加用户自定义词典

很多时候我们需要针对自己的场景进行分词，会有一些领域内的专有词汇。

• 1.可以用jieba.load_userdict(file_name)加载用户字典
• 2.少量的词汇可以自己用下面方法手动添加：
  • 用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 在程序中动态修改词典
  • 用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

print('/'.join(jieba.cut('如果放到旧字典中将出错。', HMM=False)))

out:

如果/放到/旧/字典/中将/出错/。

jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)

out:

494

 

print('/'.join(jieba.cut('如果放到旧字典中将出错。', HMM=False)))

out:

如果/放到/旧/字典/中/将/出错/。

关键词提取

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
  • sentence 为待提取的文本
  • topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
  • withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
  • allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

import jieba.analyse as analyse
lines = open('NBA.txt',encoding='utf-8').read()
print ("  ".join(analyse.extract_tags(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())))

out：

韦少  杜兰特  全明星  全明星赛  MVP  威少  正赛  科尔  投篮  勇士  球员  斯布鲁克  更衣柜  NBA  三连庄  张卫平  西部  指导  雷霆  明星队

lines = open('西游记.txt',encoding='utf-8').read()
print ("  ".join(analyse.extract_tags(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())))

out：

行者  八戒  师父  三藏  唐僧  大圣  沙僧  妖精  菩萨  和尚  那怪  那里  长老  呆子  徒弟  怎么  不知  老孙  国王  一个

关于TF-IDF 算法的关键词抽取补充

• 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

  • 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
    • 自定义语料库示例见这里
    • 用法示例见这里
  • 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
    • 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
    • 自定义语料库示例见这里
    • 用法示例见这里

• 关键词一并返回关键词权重值示例

  • 用法示例见这里

基于 TextRank 算法的关键词抽取

• jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
• jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例

算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

基本思想:

• 将待抽取关键词的文本进行分词
• 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
• 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

数据非常大的时候，权重非常精准

import jieba.analyse as analyse
lines = open('NBA.txt',encoding='utf-8').read()
print ("  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))))
print ("---------------------我是分割线----------------")
print ("  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n'))))

out：

全明星赛  勇士  正赛  指导  对方  投篮  球员  没有  出现  时间  威少  认为  看来  结果  相隔  助攻  现场  三连庄  介绍  嘉宾
---------------------我是分割线----------------
勇士  正赛  全明星赛  指导  投篮  玩命  时间  对方  现场  结果  球员  嘉宾  时候  全队  主持人  照片  全程  目标  快船队  肥皂剧

lines = open('西游记.txt',encoding='utf-8').read()
print ("  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))))

out：

行者  师父  八戒  三藏  大圣  不知  菩萨  妖精  只见  长老  国王  却说  呆子  徒弟  小妖  出来  不得  不见  不能  师徒

词性标注

• jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
• 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
• 具体的词性对照表参见计算所汉语词性标记集

import jieba.posseg as pseg
words = pseg.cut("我爱自然语言处理")
for word, flag in words:
    print('%s %s' % (word, flag))

out：

我 r
爱 v
自然语言 l
处理 v

 

并行分词

原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows

用法：

jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式

实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。

注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

import sys
import time
import jieba

jieba.enable_parallel()
content = open('datalab/5452/西游记.txt','r',encoding='utf-8').read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))
t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1
print('并行分词速度为 %s bytes/second' % (len(content)/tm_cost))
jieba.disable_parallel()
content = open('datalab/5452/西游记.txt','r',encoding='utf-8').read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))
t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1
print('非并行分词速度为 %s bytes/second' % (len(content)/tm_cost))

out：（阿里云天池实验室notebook）

并行分词速度为 316137.9348530293 bytes/second

非并行分词速度为 153871.15071432086 bytes/second

 

 

 

 

Tokenize：返回词语在原文的起止位置

注意，输入参数只接受 unicode

 

print ("这是默认模式的tokenize")
result = jieba.tokenize(u'自然语言处理非常有用')
for tk in result:
    print("%s		 start: %d 		 end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

print ("
-----------我是神奇的分割线------------
")

print ("这是搜索模式的tokenize")
result = jieba.tokenize(u'自然语言处理非常有用', mode='search')
for tk in result:
    print("%s		 start: %d 		 end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

out：

这是默认模式的tokenize
自然语言		 start: 0 		 end:4
处理		 start: 4 		 end:6
非常		 start: 6 		 end:8
有用		 start: 8 		 end:10

-----------我是神奇的分割线------------

这是搜索模式的tokenize
自然		 start: 0 		 end:2
语言		 start: 2 		 end:4
自然语言		 start: 0 		 end:4
处理		 start: 4 		 end:6
非常		 start: 6 		 end:8
有用		 start: 8 		 end:10

 

 

 

 

命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
  filename              输入文件

可选参数:
  -h, --help            显示此帮助信息并退出
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
                        若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
                        用它分隔，否则用 _ 分隔
  -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
  -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）
  -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
  -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
  -V, --version         显示版本信息并退出

如果没有指定文件名，则使用标准输入。

--help 选项输出：

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
  filename              input file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
                        space if it is used without DELIM
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                        instead of '_' for POS delimiter
  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        use USER_DICT together with the default dictionary or
                        DICT (if specified)
  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
  -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
  -V, --version         show program's version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.