NLTK3：文本分类与文本信息抽取0. nltk的分类器介绍1.信息抽取2.分块

0. nltk的分类器介绍

在NLTK中提供了NaiveBayesClassifier，DecisionTreeClassifier,MaxentClassifier三种类型的分类器。分类器都提供了类方法可以训练出一个分类器实例，有了这个实例，便能对新的样本进行分类预测，以及其进行准确度评测。

nltk.classify包的工具类提供了下列的方法辅助训练及优化过程

0.1分类器示例

下面基于nltk的movie_reviews语料库的正负向标注数据训练一个简单的分类器，用来预测评论的正负向。PS：语料库文本被分两类，pos与neg。
代码先统计出最常用2000个词，简单假设这些词的使用情况可以决定一篇评论的正负向情感。针对每篇文档，特征提取器计算其在这2000个词上出现的情况，若出现则在特性中标记为True，否则标记为False。

import random
import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews

docs = [(list(movie_reviews.words(fileid)),category)
        for category in movie_reviews.categories()
        for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
random.shuffle(docs)

all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
most_common_word = [word for (word,_) in all_words.most_common(2000)]

def doc_feature(doc):
    doc_words = set(doc)
    feature = {}
    for word in most_common_word:
        feature[word] = (word in doc_words)
    return feature

train_set = nltk.apply_features(doc_feature,docs[:100])
test_set = nltk.apply_features(doc_feature,docs[100:])

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
print nltk.classify.accuracy(classifier,test_set) #0.735
classifier.show_most_informative_features()
'''
Most Informative Features
hard = True                neg : pos    =      8.6 : 1.0
worst = True               neg : pos    =      7.1 : 1.0
giant = True               neg : pos    =      7.1 : 1.0
unlike = True              pos : neg    =      6.8 : 1.0
entire = True              pos : neg    =      5.6 : 1.0
headed = True              neg : pos    =      5.6 : 1.0
gun = True                 neg : pos    =      5.6 : 1.0
attempt = True             neg : pos    =      5.2 : 1.0
small = True               pos : neg    =      5.0 : 1.0
'''

可以看到出现hard,worst,giant词的文档通常是neg的，出现entire,small词的文档通常是正向的。基于特征词的分类器在测试集上达到了73.5%的正确率。精心构造的对于当前任务透彻理解的特性，通常可以显著提高分类的正确性。

nltk.sentiment包提供了两个情感分析器的实现，使用示例见这里。

0.2 基于上下文的词性标注器

在上一篇文章中，主要介绍了N-gramTagger的词性标注器的使用方法，其主要思想是基于词的词性的历史出现次数进行推测。下面介绍实现一种基于分类器的词性标注器，它借助词本身，词的上下文，标注信息的上下文等特征来训练一个词性分类器，从而实现词性标注。

import nltk
from nltk.corpus import brown

def pos_feature_use_hist(sentence,i,history):
    features = {
        'suffix-1': sentence[i][-1:],
        'suffix-2': sentence[i][-2:],
        'suffix-3': sentence[i][-3:],
        'pre-word': 'START',
        'prev-tag': 'START'
    }
    if i>0:
        features['prev-word'] = sentence[i-1],
        features['prev-tag'] =  history[i-1]
    return features

class ContextPosTagger(nltk.TaggerI):
    def __init__(self,train):
        train_set = []
        for tagged_sent in train:
            untagged_sent = nltk.tag.untag(tagged_sent)
            history = []
            for i,(word,tag) in enumerate(tagged_sent):
                features = pos_feature_use_hist(untagged_sent,i,history)
                train_set.append((features,tag))
                history.append(tag)
        print train_set[:10]
        self.classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)

    def tag(self,sent):
        history = []
        for i,word in enumerate(sent):
            features = pos_feature_use_hist(sent,i,history)
            tag = self.classifier.classify(features)
            history.append(tag)
        return zip(sent,history)

tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')
size = int(len(tagged_sents)*0.8)
train_sents,test_sents = tagged_sents[0:size],tagged_sents[size:]

#tagger = nltk.ClassifierBasedPOSTagger(train=train_sents)  # 0.881
tagger = ContextPosTagger(train_sents)  #0.78
tagger.classifier.show_most_informative_features()
print tagger.evaluate(test_sents)

这个简单只考虑前一个词及前一个词的词性的标注器，在测试集上有约78%的准确度，尚没有上节的组合N-gram标注器的正确率高，这主要是例子中的特征提取器考虑十分简单的缘故。nltk默认实现了一个ClassifierBasedPOSTagger类，可以实现约88%的标注准确度。
例子中实现存在的问题是一旦一个词的词定下来，那么后面就无法修改，即使是后面发现前面判断出了错。解决这个问题有两种方法：一种是采用转换策略，即Brill标注器。另一种对所有的词性标记序列打分，选择总分最高的序列。隐含马尔可夫模型即实现此方法，此外更高级的如最大熵马尔可夫模型，线性条件随机场模型。

1.信息抽取

从数据库中抽取信息是容易的，但对于从自然文本中抽取信息则不那么直观。通常信息抽取的流程如下图：

它开始于分句，分词。接下来进行词性标注，识别其中的命名实体，最后使用关系识别搜索相近实体间的可能的关系。

2.分块

分块是实体识别(NER)使用的基本技术，词性标注是分块所需的最主要信息。本节以名词短语(NP)为例，展示如何分块。类似的还可以对动词短语，介词短语等进行分块。下图展示了NP分块的概念。

分块可以简单的基于经验，使用正则表达式来匹配，也可以使用基于统计的分类算法来实现。主节先介绍NLTK提供的正则分块器。

2.1关于命名实体识别

命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)命名实体。

通常包括两部分:(1)实体边界识别;(2) 确定实体类别(人名、地名、机构名或其他)。英语中的命名实体具有比较明显的形式标志(即实体中的每个词的第一个字母要大写)，所以实体边界识别相对容易，任务的重点是确定实体的类别。和英语相比，汉语命名实体识别任务更加复杂，而且相对于实体类别标注子任务，实体边界的识别更加困难。

(1)汉语文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词;(2)汉语分词和命名实体识别互相影响;(3)除了英语中定义的实体，外国人名译名和地名译名是存在于汉语中的两类特殊实体类型;(4)现代汉语文本，尤其是网络汉语文本，常出现中英文交替使用，这时汉语命名实体识别的任务还包括识别其中的英文命名实体;(5)不同的命名实体具有不同的内部特征，不可能用一个统一的模型来刻画所有的实体内部特征。

2.2 基于正则的匹配

NLTK提供了一个基于词性的正则解析器RegexpParser，可以通过正则表达式匹配特定标记的词块。每条正则表达式由一系列词性标签组成，标签以尖括号为单位用来匹配一个词性对应的词。例如用于匹配句子中出现的名词，由于名词还有细分的如NNP,NNS等，可以用<NN.*>来表示所有名词的匹配。下面的代码演示了匹配上图中冠词-形容词-名词构成的短语块。

import nltk

sent = sentence = [("the", "DT"), ("little", "JJ"), ("yellow", "JJ"),("dog", "NN"), ("barked", "VBD"), ("at", "IN"),  ("the", "DT"), ("cat", "NN")]

grammer = 'NP:{<DT>*<JJ>*<NN>+}'
cp = nltk.RegexpParser(grammer)
tree = cp.parse(sent)

print(tree)
tree.draw()

(S
  (NP the/DT little/JJ yellow/JJ dog/NN)
  barked/VBD
  at/IN
  (NP the/DT cat/NN))

2.3 处理递归

为了支持语言结构的递归，匹配规则是支持引用自身的，如下面的代码，先定义了NP的规则，而在VP和CLAUSE的定义中，互相进行了引用。

import nltk

grammar = r"""
NP: {<DT|JJ|NN.*>+} 
PP: {<IN><NP>} 
VP: {<VB.*><NP|PP|CLAUSE>+$}
CLAUSE: {<NP><VP>}
"""
cp = nltk.RegexpParser(grammar,loop=2)
sentence = [("Mary", "NN"), ("saw", "VBD"), ("the", "DT"), ("cat", "NN"),("sit", "VB"), ("on", "IN"), ("the", "DT"), ("mat", "NN")]

tree = cp.parse(sentence)
print(tree)

tree.draw()

(S
  (CLAUSE
    (NP Mary/NN)
    (VP
      saw/VBD
      (CLAUSE
        (NP the/DT cat/NN)
        (VP sit/VB (PP on/IN (NP the/DT mat/NN)))))))

2.4基于分类的分块器

本节将使用nltk.corpus的conll2000语料来训练一个分块器。conll语料使用IOB格式对分块进行了标注，IOB是Inside,Outside,Begin的缩写，用来描述一个词与块的关系，下图是一个示例。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HHfDOuBY-1651665292746)(attachment:206f1ef59b4a0b52c00249c708ac2cd4_chunk-tagrep.png)]
语料库中有两个文件:train.txt,test.txt。另外语料库提供了NP，VP和PP的块标注类型。下表对此语料类的方法进行解释：

下表对nltk.chunk包提供工具方法进行介绍：

下面的代码使用最大熵分类器训练一个iob标记分类器,然后利用标记进行分块。分类器的训练数据格式为((word,pos_tag),iob_tag)，经过学习，分类器就可以对新见到的(word,pos_tag)对进行iob分类，从而打上合适的标签。

import nltk
from nltk.corpus import conll2000

# 基于pos和prevpos定义特征
def npchunk_features(sentence,i,history):
    word,pos = sentence[i]
    if i == 0:
        prevword,prevpos = "<START>","<START>"
    else:
        prevword,prevpos = sentence[i-1]
    return {"pos":pos,"prevpos":prevpos}

# 使用pos信息的基于分类器的标记器

class ContextNPChunkTagger(nltk.TaggerI):
    def __init__(self, train_sents):
        train_set = []
        for tagged_sent in train_sents:
            untagged_sent = nltk.tag.untag(tagged_sent)
            history = []
            for i, (word, tag) in enumerate(tagged_sent):
                featureset = npchunk_features(untagged_sent, i, history)
                train_set.append((featureset, tag))
                history.append(tag)
        self.classifier = nltk.MaxentClassifier.train(train_set)

    def tag(self, sentence):
        history = []
        for i, word in enumerate(sentence):
            featureset = npchunk_features(sentence, i, history)
            tag = self.classifier.classify(featureset)
            history.append(tag)
        return zip(sentence, history)

# 包装标记器来标记句子
class ContextNPChunker(nltk.ChunkParserI):
    def __init__(self, train_sents):
        tagged_sents = [[((w, t), c) for (w, t, c) in nltk.chunk.tree2conlltags(sent)]
                        for sent in train_sents]
        self.tagger = ContextNPChunkTagger(tagged_sents)

    def parse(self, sentence):
        tagged_sents = self.tagger.tag(sentence)
        conlltags = [(w, t, c) for ((w, t), c) in tagged_sents]
        return nltk.chunk.conlltags2tree(conlltags)

test_sents = conll2000.chunked_sents('test.txt', chunk_types=['NP'])
train_sents = conll2000.chunked_sents('train.txt', chunk_types=['NP'])

chunker = ContextNPChunker(train_sents)
print(chunker.evaluate(test_sents))
''' output
ChunkParse score:
    IOB Accuracy:  93.6%%
    Precision:     82.0%%
    Recall:        87.2%%
    F-Measure:     84.6%%
'''

  ==> Training (100 iterations)

      Iteration    Log Likelihood    Accuracy
      ---------------------------------------
             1          -1.09861        0.441
             2          -0.24505        0.933
             3          -0.16970        0.932
             ...
            52          -0.10519        0.937
            53          -0.10512        0.937
            54          -0.10505        0.937
            55          -0.10499        0.937
      Training stopped: keyboard interrupt
         Final          -0.10493        0.937
ChunkParse score:
    IOB Accuracy:  93.6%%
    Precision:     82.0%%
    Recall:        87.2%%
    F-Measure:     84.5%%

2.5 命名实体识别

命名实体识别系统的目标是识别文字提及的命名实体。可以分解成两个子任务：确定NE的边界和确定其类型。
命名实体识别也是适合基于分类器类型的方法来处理。通常标注语料库会标注下列的命名实体：[‘LOCATION’, ‘ORGANIZATION’, ‘PERSON’, ‘DURATION’,‘DATE’, ‘CARDINAL’, ‘PERCENT’, ‘MONEY’, ‘MEASURE’, ‘FACILITY’, ‘GPE’]
NLTK提供了一个训练好的NER分类器，nltk.chunk.named_entify.py源码展示了基于ace_data训练一个命名实体识注器的方法。[浏览源码]
下面代码使用nltk.chunk.ne_chunk()进行NE的识别。

import nltk

tagged = nltk.corpus.brown.tagged_sents()[0]
entity = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)
print(entity)

(S
  The/AT
  Fulton/NP-TL
  County/NN-TL
  Grand/JJ-TL
  (PERSON Jury/NN-TL)
  said/VBD
  Friday/NR
  an/AT
  investigation/NN
  of/IN
  Atlanta's/NP$
  recent/JJ
  primary/NN
  election/NN
  produced/VBD
  ``/``
  no/AT
  evidence/NN
  ''/''
  that/CS
  any/DTI
  irregularities/NNS
  took/VBD
  place/NN
  ./.)

2.6 关系抽取

一旦文本中的命名实体被识别，就可以提取其间的关系，通常是寻找所有(e1,relation,e2)(e1,relation,e2)形式的三元组。

在nltk.sem.extract.py中实现对语料库ieer,ace,conll2002文本的关系提取。所以下面的代码可以使用正则表达式r’.*bpresidentb’来提取某组织主席(PER president ORG)的信息。

import re
import nltk
def open_ie():
    PR = re.compile(r'.*presidentb')
    for doc in nltk.corpus.ieer.parsed_docs():
        for rel in nltk.sem.extract_rels('PER', 'ORG', doc, corpus='ieer', pattern=PR):
            return nltk.sem.rtuple(rel)

print open_ie()
'''output
[PER: u'Kiriyenko'] u'became president of the' [ORG: u'NORSI']
[PER: u'Bill Gross'] u', president of' [ORG: u'Idealab']
[PER: u'Abe Kleinfield'] u', a vice president at' [ORG: u'Open Text']
[PER: u'Kaufman'] u', president of the privately held' [ORG: u'TV Books LLC']
[PER: u'Lindsay Doran'] u', president of' [ORG: u'United Artists']
[PER: u'Laura Ziskin'] u', president of' [ORG: u'Fox 2000']
[PER: u'Tom Rothman'] u', president of production at' [ORG: u'20th Century Fox']
[PER: u'John Wren'] u', the president and chief executive at' [ORG: u'Omnicom']
[PER: u'Ken Kaess'] u', president of the' [ORG: u'DDB Needham']
[PER: u'Jack Ablin'] u', president of' [ORG: u'Barnett Capital Advisors Inc.']
[PER: u'Lloyd Kiva New'] u', president emeritus of the' [ORG: u'Institute of American Indian Art']
[PER: u'J. Jackson Walter'] u', who served as president of the' [ORG: u'National Trust for Historic Preservation']
[PER: u'Bill Gamba'] u', senior vice president and manager of bond trading at' [ORG: u'Cowen & Co.']
'''

最后

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