中文NLP技術學習 1 搭建NLP開發環境

中文nlp技術學習系列文章，將以nltk系統為主體框架，通過整合相關的開源系統來學習nlp中涉及的所有模組。下面是我的pc環境：

1. nltk平台搭建

nltk，nature language tool kit，即自然語言工具包，是乙個免費、開源且使用python程式構建的自然語言資料工作平台。ntlk系統提供了易於使用的介面和超過50種語料庫、詞彙資源，同時還包含一套分類、分詞、詞幹、標註、分析和語義推理的基本框架，更為重要的是我們可以將目前比較好的nlp開源應用系統整合到nltp平台來開發nlp專案。

nltk平台特徵：

(1) 安裝python3.6.8

(2) 安裝網路包

pip install tornado

pip install numpy

pip install scipy

(1) 安裝nltk開發環境

pip install nltk

# nltk_download.py

import sys
import nltk
import importlib
# 載入sys庫
importlib.
reload
(sys)
nltk.download(
)

2. ltp環境搭建

ltp(3.4.0)，language technology platform，即語言技術平台，是哈爾濱工業大學開發的一整套中文語言處理系統，該平台基於c++實現，提供包括中文分詞、詞性標註、命名實體識別、依存句法分析、語義角色標註等豐富、高效、精確的自然語言處理技術，且支援視覺化圖形輸出。另外，為了便於在python環境下使用，ltp還提供了它的python封裝pyltp(0.2.0)，其依賴支援情況：

py2.6

py2.6

py3.4

py3.5

py3.6

conda-python

linux

支援支援

支援支援

支援不支援

mac os

支援支援

支援支援

支援不支援

windows vs2015

不支援不支援

不支援支援

支援不支援

windows vs2017

不支援不支援

不支援支援

支援不支援

2.1 pyltp開發環境搭建

(1) 安裝pyltp

pip install pyltp

$ git clone 

$ git submodule init
$ git submodule update
$ python setup.py install

在上一小節中，我們成功將nlp開源系統pyltp整合到nltk平台，本節編寫乙個句法解析示例來演示如何利用nltk和pyltp研究nlp相關技術。關於什麼是句法解析，這裡我們放在後面文章中詳講，你只需要知道句法解析就是漢語中解析乙個句子的語法結構。示例**如下：

# parser.py 句法解析示例

# date：2019-05-07 9:43
# author：jiangdongguo
from pyltp import
*import nltk
from scipy._lib.six import
xrange
sentence =
"中國南部的湖南省，省會是長沙市，也是一座世界知名的城市。"
segment_model_path =
"data/ltp_models/cws.model"
# 中文分詞模型
postagger_model_path =
"data/ltp_models/pos.model"
# 詞性標註模型
parser_model_path =
"data/ltp_models/parser.model"
# 句法分析模型
# 1. 中文分詞
segmentor = segmentor(
)segmentor.load(segment_model_path)
segresult = segmentor.segment(sentence)
tmp =
" ".join(segresult)
print
(tmp)
# 2. 詞性標註
words = tmp.split(
" ")
postagger = postagger(
)postagger.load(postagger_model_path)
postags = postagger.postag(words)
# 3. 句法分析
# 將詞性標註和分詞結果都加入到分析器進行句法解析
parser = parser(
)parser.load(parser_model_path)
arcs = parser.parse(words, postags)
arclen =
len(arcs)
conll =
""# 構建conll標準的資料結構
for i in
xrange
(arclen)
:if arcs[i]
.head ==0:
arcs[i]
.relation =
"root"
conll +=
"\t"
+words[i]
+"("
+postags[i]
+")"
+"\t"
+postags[i]
+"\t"
+str
(arcs[i]
.head)
+"\t"
+arcs[i]
.relation+
"\n"
print
(conll)
# 使用nltk構建依存句法關係樹
conlltree = nltk.dependencygraph(conll)
# 轉換為依存句法圖
tree = conlltree.tree(
)# 構建樹結構
tree.draw(
)# 顯示輸出樹

(venv) e:\compython\nlpdemos>python lesson01/parser.py

中國 南部 的 湖南省 ， 省會 是 長沙市 ， 也 是 一 座 世界 知名 的 城市 。

中國(ns) ns 2 att

南部(nd) nd 4 att

的(u) u 2 rad

湖南省(ns) ns 7 sbv

，(wp) wp 4 wp

省會(n) n 7 sbv

是(v) v 0 root

長沙市(ns) ns 7 vob

，(wp) wp 7 wp

也(d) d 11 adv

是(v) v 7 coo

一(m) m 13 att

座(q) q 17 att

世界(n) n 15 sbv

知名(a) a 17 att

的(u) u 15 rad

城市(n) n 11 vob

本文demo：lesson01

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