在一段句子中是由各种词汇组成的.有名词,动词,形容词和副词.要理解这些句子,首先就需要将这些词类识别出来.将词汇按它们的词性(parts-of-speech,POS)分类并相应地对它们进行标注.这个过程叫做词性标注. 要进行词性标注,就需要用到词性标注器(part-of-speech tagger).代码如下 text=nltk.word_tokenize("customer found there are abnormal issue") print(nltk.pos_tag(tex…

在上一章中介绍了用pos_tag进行词性标注.这一章将要介绍专门的标注器. 首先来看一元标注器,一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标识符分配最有可能的标记,建立一元标注器的技术称为训练. from nltk.corpus import brown brown_tagged_sents=brown.tagged_sents(categories='news') brown_sents=brown.sents(categories='news') unigram_tagger=nltk.Uni…

目录 词性标注器 标注语料库 表示已经标注的标识符:nltk.tag.str2tuple('word/类型') 读取已经标注的语料库 名词.动词.形容词等 尝试找出每个名词类型中最频繁的名词 探索已经标注的语料库 自动标注 默认标注器 正则表达式标注器 查询标注器 N-gram标注 基础的一元标注器 一般的N-gram标注器 组合标注器 跨句子边界标注 基于转换的标注:Brill标注器 词性标注器 之后的很多工作都需要标注完的词汇.nltk自带英文标注器pos_tag import nltk t…

从这一章开始将进入到关键部分:模式识别.这一章主要解决下面几个问题 1 怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特性 2 怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型 3 从这些模型中我们可以学到那些关于语言的知识. 监督式分类: 分类是为给定的输入选择正确的类标签.就好比身份证上的身份证号.每个身份证号都能标识出对应的一个人.在比如我们从一个固定的主题领域列表中,如“体育”,“技术”和“政治”来判断新闻报道的主题是什么 下图是监督式分类的框架图.在训练过程中,特征提取器将每一个输入值转换为特征…

首先在http://nltk.org/install.html去下载相关的程序.需要用到的有python,numpy,pandas, matplotlib. 当安装好所有的程序之后运行nltk.download()进行词料库的下载.如下图.选择All packages. 然后点击下载 这里需要注意的是Download Directory 可以自行修改.但是最后的一级目录必须是nltk_data 比如可以修改成D:\nltk_data 这个下载器下载很慢,经常会遇到下载不了的时候.这个时候有两种方…

在前面讲nltk安装的时候,我们下载了很多的文本.总共有9个文本.那么如何找到这些文本呢: text1: Moby Dick by Herman Melville 1851 text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811 text3: The Book of Genesis text4: Inaugural Address Corpus text5: Chat Corpus text6: Monty Python and the Holy Gra…

在前面我们通过from nltk.book import *的方式获取了一些预定义的文本.本章将讨论各种文本语料库 1 古腾堡语料库 古腾堡是一个大型的电子图书在线网站,网址是http://www.gutenberg.org/.上面有超过36000本免费的电子图书,因此也是一个大型的预料库.NLTK也包含了其中的一部分 .通过nltk.corpus.gutenberg.fileids()就可以查看包含了那些文本. ['austen-emma.txt', 'austen-persuasion.tx…

前面介绍了很多NLTK中携带的词典资源,这些词典资源对于我们处理文本是有大的作用的,比如实现这样一个功能,寻找由egivronl几个字母组成的单词.且组成的单词每个字母的次数不得超过egivronl中字母出现的次数,每个单词的长度要大于6. 要实现这样的一个功能,首先我们要调用FreqDist功能.来得到样本字母中各个字母出现的次数 puzzle_letters=nltk.FreqDist('egivrvonl') for k in puzzle_letters: print(k,puzzle_…

我们首先来加载我们自己的文本文件,并统计出排名前20的字符频率 if __name__=="__main__": corpus_root='/home/zhf/word' wordlists=PlaintextCorpusReader(corpus_root,'.*') for w in wordlists.words(): print(w) fdist=FreqDist(wordlists.words()) fdist.plot(20,cumulative=True) 文本内容如下:…

Python+NLTK自然语言处理学习(一):环境搭建 参考黄聪的博客地址:http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html…