【多模态】2、NLTK | 自然语言处理工具包简介

一、什么是 NLTK 包

NLTK 全称是 Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，是 NLP 领域中常用的 python 库

NLTK 的作用：

• 语料库
• 文本预处理：文本清洗、文本标准化
• 分词：将一段连续的文本划分为单独的词语或符号
• …

二、如何使用

NLTK 如何使用：

# pip install nltk
import nltk
nltk.download(xxx)
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

但一般下载不下来，会出现如下报错：

nltk.download('punkt')
[nltk_data] Error loading punkt: <urlopen error [Errno 101] Network is
[nltk_data]     unreachable>
False

可以去官网下载，并注释掉代码中 nltk.download() 代码

下下来了然后放到哪里呢？

方法一：可以使用如下命令将压缩包放入对应路径

import nltk
nltk.word_tokenize('dog')

然后会提示如下：

  For more information see: https://www.nltk.org/data.html

  Attempted to load tokenizers/punkt/PY3/english.pickle

  Searched in:
    - '/home/xxx/nltk_data'
    - '/home/xxx/anaconda3/nltk_data'
    - '/home/xxx/anaconda3/share/nltk_data'
    - '/home/xxx/anaconda3/lib/nltk_data'
    - '/usr/share/nltk_data'
    - '/usr/local/share/nltk_data'
    - '/usr/lib/nltk_data'
    - '/usr/local/lib/nltk_data'
    - ''

也就是说会在这些路径下去找，那我们在这些路径下找一个合适的路径放进去并解压，按这样的格式放即可：

- nltk_data
	- tokenizers
		- punkt
			- punkt.pickle
	- tagger
		- averaged_perceptron_tagger
			- averaged_perceptron_tagger.pickle

方法二：添加可以寻找的路径，并将压缩包放到对应路径下即可

import nltk
nltk.data.path.append('/xxx/xxx/glip/nltk_data/')

三、phrase grounding 使用 NLTK 示例

推理的时候会用到 nltk 库，可以从一个文本描述中抽取到有用的名词，作为需要检测的目标

# 示例：
caption = 'There is two cat and a remote in the picture'
find_noun_phrases(caption) # ['cat', 'a remote', 'the picture']