这篇文章将使用NLTK向您解释NLP中的词性标注 (POS-Tagging)和组块分析(Chunking)过程。词袋模型(Bag-of-Words）无法捕捉句子的结构，有时也无法给出适当的含义。词性标注和组块分析帮助我们克服了这个弱点。

NLTK多用于英文文本，所以这篇以英文解释。

nlp可以处理多少轮对话 nlp chunk_词性

词性标注（POS-Tagging）

词性可以解释为一个词在句子中的使用方式。词性有八个主要组成部分：名词、代词、形容词、动词、副词、介词、连词和感叹词。

nlp可以处理多少轮对话 nlp chunk_词性_02

  • Noun (N)- Daniel, London, table, dog, teacher, pen, city, happiness, hope
  • Verb (V)- go, speak, run, eat, play, live, walk, have, like, are, is
  • Adjective(ADJ)- big, happy, green, young, fun, crazy, three
  • Adverb(ADV)- slowly, quietly, very, always, never, too, well, tomorrow
  • Preposition §- at, on, in, from, with, near, between, about, under
  • Conjunction (CON)- and, or, but, because, so, yet, unless, since, if
  • Pronoun(PRO)- I, you, we, they, he, she, it, me, us, them, him, her, this
  • Interjection (INT)- Ouch! Wow! Great! Help! Oh! Hey! Hi!

    词性标注是一种监督学习解决方案，它使用前一个单词，下一个单词，首字母大写等功能.NLTK具有获取词性标注的功能，并且在断句分词(Tokenization)过程之后开始处理单词词性。
import nltk
sentence = "My name is Jocelyn" 
token = nltk.word_tokenize(sentence) #分词
token

结果：

['My', 'name', 'is', 'Jocelyn']
------------------------华丽分割线--------------------
nltk.pos_tag(token) #词性标注

结果：

[('My', 'PRP$'), ('name', 'NN'), ('is', 'VBZ'), ('Jocelyn', 'NNP')]
------------------------华丽分割线--------------------
# We can get more details about any POS tag using help funciton of NLTK as follows.
nltk.help.upenn_tagset("PRP$")

结果：

PRP$: pronoun, possessive
    her his mine my our ours their thy your
------------------------华丽分割线--------------------
nltk.help.upenn_tagset("NN")

结果：

NN: noun, common, singular or mass
    common-carrier cabbage knuckle-duster Casino afghan shed thermostat
    investment slide humour falloff slick wind hyena override subhumanity
    machinist ...

最流行的标签集是Penn Treebank标签集。大多数已经训练过的英语标签都是在这个标签上训练的。要查看完整列表，请使用此链接。

组块分析（Chunking）

组块分析是从非结构化文本中提取短语的过程。相对于POS-Tagging来说，POS-Tagging返回了解析树的最底层，就是一个个单词。但是有时候你需要的是几个单词构成的名词短语，而非个个单词，在这种情况下，您可以使用chunker获取您需要的信息，而不是浪费时间为句子生成完整的解析树。举个例子(中文)：与其要单个字，不如要一个词，例如，将“南非”之类的短语作为一个单独的词，而不是分别拆成“南”和“非”去理解。

组块分析是可以接着词性标注工作继续完成，它使用词性标注作为输入，并提供分析好的组块做为输出。与词性标注的标签类似，它也有一组标准的组块标签，如名词短语（np）、动词短语（vp）等，当你想从诸如位置，人名等文本中提取信息时，分块是非常重要的。在NLP中，称为命名实体识别，举个例子‘李雷的杯子’是分块分出的一个短语，而抽取’李雷’这个人名，就是命名体识别。所以，组块分析也是命名体识别的基础。

有很多库提供现成的短语，如spacy或textblob。NLTK只是提供了一种使用正则表达式生成块的机制。为了创建NP块(名词模式)，我们将使用一个正则表达式规则来定义分块的语法。通常我们认为，一个名词词组由一个可选的限定词（dt），后跟任意数量的形容词（jj），然后是一个名词（nn），那么它就应该是名词短语NP(Noun Phrase)区块。

# Example of a simple regular expression based NP chunker.
import nltk
sentence = "the little yellow dog barked at the cat"

#Define your grammar using regular expressions#Define  
grammar = ('''
    NP: {<DT>?<JJ>*<NN>} # NP
    ''')
  
chunkParserchunkPar  = nltk.RegexpParser(grammar)
tagged = nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(sentence))
tagged

结果：

[('the', 'DT'),
 ('little', 'JJ'),
 ('yellow', 'JJ'),
 ('dog', 'NN'),
 ('barked', 'VBD'),
 ('at', 'IN'),
 ('the', 'DT'),
 ('cat', 'NN')]
------------------------华丽分割线--------------------
tree = chunkParser.parse(tagged)
for subtree in tree.subtrees():
    print(subtree)

结果：

(S
  (NP the/DT little/JJ yellow/JJ dog/NN)
  barked/VBD
  at/IN
  (NP the/DT cat/NN))
(NP the/DT little/JJ yellow/JJ dog/NN)
(NP the/DT cat/NN)
------------------------华丽分割线--------------------
tree.draw()

结果：

nlp可以处理多少轮对话 nlp chunk_词性_03

POS-Tagging和Chunking就大概介绍完了。深入理解还要多做实验。