curtisflynvv的部落格

既然標榜15行code解決，就先把code貼上來不囉嗦！(還附上精美樹狀圖)

import nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.chunk import ne_chunk

from nltk.tag import pos_tag

from nltk.tree import Tree

SampleTXT='The yellow dog barked at the cat'

sentence= pos_tag(word_tokenize(SampleTXT))

print sentence

grammar = "NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}"

cp = nltk.RegexpParser(grammar)

result = cp.parse(sentence)

print result

result.draw()

接下來我們在來看一下這些code跟自然語言處理到底有什麼關係，我們又該怎麼操作？

大致上文章處理可以分為四個步驟：

Step1:

文本斷句

Step2:

斷詞(Tokenize) : 就是我們所說的斷詞，在處理一篇文章以前，當然是要先把每個word斷好

Step3:

詞性標記(pos):標記一個句子中的詞性

Step4:

分塊(chunk)，亦即標記句子中的關係

Step5:

解剖樹(Parser tree)，由許多chunk所組成

舉個例子，如果我們想分析已經從

Step1斷好句(一般斷句是看逗號，或句號)：

 就從這句斷好的話開始吧：The yellow dog barked at the cat.

Step 2 ：Tokenize

The yellow dog barked at the cat.

即變成>>> The 、yellow 、dog、 barked 、at、 the 、cat.

Step 3:pos

('The', 'DT'), ('yellow', 'JJ'), ('dog', 'NN'), ('barked', 'VBD'), ('at', 'IN'), ('the', 'DT'), ('cat', 'NN')

Step 4:chunk

在分塊時，我們需要定義分塊，因此定義分塊，若NP為Determiner＋Adjective+Noun

以python為例，可以寫成NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}

Step 5:Parser tree

我們將定義好的chunk build成一棵tree之後，結果為：

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

處理文章大致上可以分為以上幾個步驟啦，接著我們回頭看看code:

import nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.chunk import ne_chunk

from nltk.tag import pos_tag

from nltk.tree import Tree

這些code 都是把套件import近來而已，而這些套件如何安裝，

可以從這篇文章中學到，

接著看到

Step1，這裡直接指定她為一個句子

SampleTXT='The yellow dog barked at the cat'

posStep2 斷詞：

word_tokenize(SampleTXT)

Step3 就是開始標註詞性啦：

sentence= pos_tag(word_tokenize(SampleTXT))

Step4 定義分塊：

grammar = "NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}"

Step5 建立剖析樹:  

cp = nltk.RegexpParser(grammar)

result = cp.parse(sentence)

最後最後最後，把它畫成一棵樹的樣子，因為很酷(大誤）

result.draw()

就這樣短短幾行指令我們就開始我們的text mining第一步囉~~~