《使用python进行自然语言理解》学习笔记二

第一章 安装NLTK环境

四 NLTK下的基本操作

1 命名小技巧

(1) 排序表中大写字母出现在小写字母之前；

(2) 选择有意义的变量名，它能提醒你代码的含义，也帮助别人读懂你的代码；

(3) 经常使用变量来保存计算的中间步骤，尤其是当这样做使代码更容易读懂时；

(4) 应该以字母开始，大小写敏感，不能包含空格但可以用下划线；

2 字符串的合并和拆分

(1) ' '.join(['Monty', 'Python']) 合并

(2) 'Monty Python'.split() 拆分

3 统计信息分析

一段小程序

#!/usr/python/bin

#Filename:NltkTest38,一些关于文本的统计信息的测试

from__future__ import division

importnltk

fromnltk.book import *

 

classNltkTest38:

    def __init__(self,text):

        self.text=text

        print self.text

    def FreqAnalyse(self,queryStr):

        '''统计高频和低频词并对TOP50的高频词画图'''

        fdist=FreqDist(self.text)

        fdist

        vocabulary=fdist.keys()

        hapaxesWord=fdist.hapaxes()

        #单频词

        print hapaxesWord[:50]

        #高频词

        print vocabulary[:50]

        #画图，False看的舒服一些

        fdist.plot(50, cumulative=False)

        print fdist[queryStr]

    def LongWord(self):

        '''找出长度大于15的词汇'''

        voc=set(self.text)

        #长度大于15的词

        longWords=[word for word in voc iflen(word)>15]

        print 'long words :'

        print sorted(longWords)

    def CheckUseless(self):

        '''找出高频词和长低频词'''

        fdist=FreqDist(self.text)

        print '高频词和长低频:'

        print sorted([word for word inset(self.text) if len(word) > 7 and fdist[word] > 7])

    def BigramsCheck(self):

        '''提取文本词汇中的词对也就是双连词'''

        #指定词查找双连词

        print '双连词:'

        print bigrams(['more', 'is', 'said', 'than','done'])

        #全局找双连词

        print self.text.collocations()

    def Others(self):

        '''计数其他东西'''

        fdist = FreqDist([len(word) for word inself.text])

        fdist

        print fdist.keys()

        print fdist.items()

        print fdist[fdist.max()]

        print fdist.freq(fdist.max())

        fdist.tabulate()

        fdist.plot()

       

nt38=NltkTest38(text1)

nt38.FreqAnalyse('whale')

nt38.LongWord()

nt38.CheckUseless()

nt38.BigramsCheck()

nt38.Others()

但是好像有点不对

(1) fdist.plot这不是累积频率图啊，这是出现次数的统计图，至于怎么出书里的那个图，再研究一下

(2)在高频词汇中，有很多无用的词汇，称作管道英语。只出现了一次的词hapaxes，低频词汇也很多，如果不分析上下文很难才出他们的意义。高频和低频词汇都很少有帮助，要寻找其他办法分析。这样找到了长词。在此基础上，在分析长词出现的概率，会更有效。这样忽略的短高频词和长低频词。图里可以看到确实是长度3的单词最多，然后长词就大多低频。

(3)词语搭配和双连词（bigrams）

使用bigrams提取文本词汇中的词对，也就是双连词。

text4.collocations()找到比我们基于单个词的频率预期得到的更频繁出现的双连词

(4) 其他

看代码…

一些常用的NLTK频率分布类中定义的函数

fdist=FreqDist(samples)创建包含给定样本的频率分布

fist.inc(sample)增加样本

fdist['monstrous']计数给定样本出现的次数

fdist.freq('monstrous')给定样本的频率

fdistN()样本总数

fdist.keys()以频率递减顺序排序的样本链表

for sample in fdist:以频率递减的顺序遍历样本

fdist.max()数值最大的样本

fdist.tabulate()绘制频率分布表

fdist.plot()绘制频率分布图

fdist.plot(cumulative=True)绘制累计频率分布图

fdist1<fdist2测试样本在fdist1中出现的概率是否小于fdist2

4回到 Python:决策与控制

(1)关系运算符

简单的不说了看代码

#!/usr/python/bin
#Filename:NltkTest42,一些关于文本的统计信息的测试
from __future__ import division
import nltk
from nltk.book import *
import time
import datetime


class NltkTest42:
    def __init__(self,text,sent):
        self.text=text
        self.sent=sent
        print self.text
        print self.sent
    def SomeTests(self):
        '''简单的逻辑关系的测试'''
        print self.sent
        print [w for w in self.sent if len(w) < 4]
        print [w for w in self.sent if len(w) <= 4]
        print [w for w in self.sent if len(w) == 4]
        print [w for w in self.sent if len(w) != 4]
        print sorted([w for w in set(self.text) if w.endswith('ableness')])
        print sorted([term for term in set(self.text) if 'gnt' in term])
        sorted([item for item in set(self.text) if item.istitle()])
        sorted([item for item in set(self.sent) if item.isdigit()])
        [len(w) for w in self.text]
        [w.upper() for w in self.text]
        tricky = sorted([w for w in set(self.text) if 'cie' in w or 'cei' in w])
        for word in tricky:
            if(len(word)>10):
                print word
    
nt42=NltkTest42(text1,sent7)
starttime = datetime.datetime.now()
print 'Start at:'
print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
nt42.SomeTests()
endtime = datetime.datetime.now()
print 'Finish at:'
print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
print '程序才运行了%d秒' %(endtime - starttime).seconds
print '聪明的你告诉我，其他的时间都去哪了？'

一些词比较运算符

s.startswith(t) 测试 s 是否以 t 开头

s.endswith(t) 测试 s 是否以 t 结尾

t in s                 测试 s 是否包含 t

s.islower()      测试 s 中所有字符是否都是小写字母

s.isupper()      测试 s 中所有字符是否都是大写字母

s.isalpha()       测试 s 中所有字符是否都是字母

s.isalnum()      测试 s 中所有字符是否都是字母或数字

s.isdigit()         测试 s 中所有字符是否都是数字

s.istitle()           测试 s 是否首字母大写（s 中所有的词都首字母大写）

5自动理解自然语言

(1) 在词意消歧中， 我们要算出特定上下文中的词被赋予的是哪个意思。

(2) 要回答这个问题涉及到寻找代词 they 的先行词 thieves 或者 paintings。处理这个问题的计算技术包括指代消解（anaphora resolution ）,确定代词或名词短语指的是什么和语义角色标注（semantic role labeling ）——确定名词短语如何与动词相关联（如施事，受事，工具等） 。

(3) 自动生成语言, 自动问答和机器翻译。

(4) 人机对话系统, nltk.chat.chatbots()就会那么几句，没有小黄鸡好玩。

(5) 文本的含义，文本含义识别(RecognizingTextual Entailment 简称 RTE)的公开的“共享任务”使语言理解所面临的挑战成为关注焦点。

(6) NLP 的局限性,等大家努力解决吧。

6小结

编程语言都是这样，跟你说怎么是对怎么是错都难一次就记牢，还是得去做才能又长进。而且写python比C和java欢乐多了。嘿嘿

 

转自http://blog.csdn.net/caicai1617/article/details/21041925