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自己动手做聊天机器人 四-何须动手?完全自动化对语料做词性标注

大数据 自己动手做聊天机器人 发表于 2016-06-17 17:00:34 阅读22218次


全人工对语料做词性标注就像蚂蚁一样忙忙碌碌,是非常耗费声明的,如果有一个机器能够完全自动化地,给它一篇语料,它迅速给你一片标注,这样才甚好,本节就来讨论一下怎么样能无需动手对语料做自动化的词性标注

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先插入个tips:

英文词干提取器

>>> import nltk
>>> porter = nltk.PorterStemmer()
>>> porter.stem('lying')
u'lie'

词性标注器

>>> import nltk
>>> text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different")
>>> nltk.pos_tag(text)
[('And', 'CC'), ('now', 'RB'), ('for', 'IN'), ('something', 'NN'), ('completely', 'RB'), ('different', 'JJ')]

其中CC是连接词,RB是副词,IN是介词,NN是名次,JJ是形容词

这是一句完整的话,实际上pos_tag是处理一个词序列,会根据句子来动态判断,比如:

>>> nltk.pos_tag(['i','love','you'])

[('i', 'NN'), ('love', 'VBP'), ('you', 'PRP')]

这里的love识别为动词

而:

>>> nltk.pos_tag(['love','and','hate'])

[('love', 'NN'), ('and', 'CC'), ('hate', 'NN')]

这里的love识别为名词

nltk中多数都是英文的词性标注语料库,如果我们想自己标注一批语料库该怎么办呢?

nltk提供了比较方便的方法:

>>> tagged_token = nltk.tag.str2tuple('fly/NN')
>>> tagged_token
('fly', 'NN')

这里的nltk.tag.str2tuple可以把fly/NN这种字符串转成一个二元组,事实上nltk的语料库中都是这种字符串形式的标注,那么我们如果把语料库标记成:

>>> sent = '我/NN 是/IN 一个/AT 大/JJ 傻×/NN'
>>> [nltk.tag.str2tuple(t) for t in sent.split()]
[('\xe6\x88\x91', 'NN'), ('\xe6\x98\xaf', 'IN'), ('\xe4\xb8\x80\xe4\xb8\xaa', 'AT'), ('\xe5\xa4\xa7', 'JJ'), ('\xe5\x82\xbb\xc3\x97', 'NN')]

这么说来,中文也是可以支持的,恩~

 

我们来看一下布朗语料库中的标注:

>>> nltk.corpus.brown.tagged_words()
[(u'The', u'AT'), (u'Fulton', u'NP-TL'), ...]

 

事实上nltk也有中文的语料库,我们来下载下来:

执行

nltk.download()

选择Corpora里的sinica_treebank下载

sinica就是台湾话中的中国研究院

 

我们看一下这个中文语料库里有什么内容,创建cn_tag.py,内容如下:

# coding:utf-8

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
import nltk

for word in nltk.corpus.sinica_treebank.tagged_words():
    print word[0], word[1]

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执行后输出:

一 Neu
友情 Nad
嘉珍 Nba
和 Caa
我 Nhaa
住在 VC1
同一條 DM
巷子 Nab
我們 Nhaa
是 V_11
……

第一列是中文的词汇,第二列是标注好的词性

我们发现这里面都是繁体,因为是基于台湾的语料生成的,想要简体中文还得自己想办法。不过有人已经帮我们做了这部分工作,那就是jieba切词,https://github.com/fxsjy/jieba,强烈推荐,可以自己加载自己的语料,进行中文切词,并且能够自动做词性标注

 

词性自动标注

 

面对一片新的语料库(比如我们从未处理过中文,只有一批批的中文语料,现在让我们做词性自动标注),如何实现词性自动标注?有如下几种标注方法:

默认标注器:不管什么词,都标注为频率最高的一种词性。比如经过分析,所有中文语料里的词是名次的概率是13%最大,那么我们的默认标注器就全部标注为名次。这种标注器一般作为其他标注器处理之后的最后一道门,即:不知道是什么词?那么他是名次。默认标注器用DefaultTagger来实现,具体用法如下:

# coding:utf-8

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
import nltk

default_tagger = nltk.DefaultTagger('NN')
raw = '我 累 个 去'
tokens = nltk.word_tokenize(raw)
tags = default_tagger.tag(tokens)
print tags

执行后输出:

[('\xe6\x88\x91', 'NN'), ('\xe7\xb4\xaf', 'NN'), ('\xe4\xb8\xaa', 'NN'), ('\xe5\x8e\xbb', 'NN')]

 

正则表达式标注器:满足特定正则表达式的认为是某种词性,比如凡是带“们”的都认为是代词(PRO)。正则表达式标注器通RegexpTagge实现,用法如下:

pattern = [(r'.*们$','PRO')]
tagger = nltk.RegexpTagger(pattern)
print tagger.tag(nltk.word_tokenize('我们 累 个 去 你们 和 他们 啊'))

 

执行后输出:

[('\xe6\x88\x91\xe4\xbb\xac', 'PRO'), ('\xe7\xb4\xaf', None), ('\xe4\xb8\xaa', None), ('\xe5\x8e\xbb', None), ('\xe4\xbd\xa0\xe4\xbb\xac', 'PRO'), ('\xe5\x92\x8c', None), ('\xe4\xbb\x96\xe4\xbb\xac', 'PRO'), ('\xe5\x95\x8a', None)]

 

 

查询标注器:找出最频繁的n个词以及它的词性,然后用这个信息去查找语料库,匹配的就标记上,剩余的词使用默认标注器(回退)。这一般使用一元标注的方式,见下面。

 

一元标注:基于已经标注的语料库做训练,然后用训练好的模型来标注新的语料,使用方法如下:

tagged_sents = [[(u'我', u'PRO'), (u'小兔', u'NN')]]
unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(tagged_sents)
sents = brown.sents(categories='news')
sents = [[u'我', u'你', u'小兔']]
tags = unigram_tagger.tag(sents[0])
print tags

输出结果如下:

[(u'\u6211', u'PRO'), (u'\u4f60', None), (u'\u5c0f\u5154', u'NN')]

这里的tagged_sents是用于训练的语料库,我们也可以直接用已有的标注好的语料库,比如:

brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')

 

二元标注和多元标注:一元标注指的是只考虑当前这个词,不考虑上下文。二元标注器指的是考虑它前面的词的标注,用法只需要把上面的UnigramTagger换成BigramTagger。同理三元标注换成TrigramTagger

 

组合标注器:为了提高精度和覆盖率,我们对多种标注器组合,比如组合二元标注器、一元标注器和默认标注器,如下:

t0 = nltk.DefaultTagger('NN')
t1 = nltk.UnigramTagger(train_sents, backoff=t0) 
t2 = nltk.BigramTagger(train_sents, backoff=t1) 

标注器的存储:训练好的标注器为了持久化,可以存储到硬盘,具体方法如下:

>>> from cPickle import dump
>>> output = open('t2.pkl', 'wb')
>>> dump(t2, output, -1)
>>> output.close()


使用时也可以加载,如下:

>>> from cPickle import load 
>>> input = open('t2.pkl', 'rb') 
>>> tagger = load(input) 
>>> input.close()