用Python进行自然语言处理（高清PDF 下载）

c#小王子 2021-05-18 3300 软件,编程,Python

从输入法联想提示（predictive text）、email 过滤到自动文本摘要、机器翻译，大量的语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，而这本书提供了自

然语言处理非常方便的入门指南。通过它，你将学到如何写能处理大量非结构化文本的 Python 程序。你将获得有丰富标注的涵盖语言学各种数据结构的数据集，而且你将学到分析书面文档内容和结构的主要算法。

通过大量的例子和联系，《PYTHON 自然语言处理》将会帮助你：

� 从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别“命名实体”。

� 分析文本的语言学结构，包括文法和语义分析

� 访问流行的语言学数据集，包括 Word Net和 treebanks

� 整合从语言学到人工智能的多个领域的技术

通过使用 Python 程序设计语言和自然语言工具包（NTLK）的开源函数库，本书将帮助你获得自然语言处理的实际经验。如果你对开发 Web 应用、分析多种语言的新闻来源或者收集濒危语言感兴趣，或者仅仅对以程序员的视角看人类语言如何运作好奇，你将发现《PYTHON 自然语言处理》不仅迷人而且极其有用。

前言

这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言，如英语，印地语，葡萄牙语等。相对于编程语言和数学符号这样的人工语言，自然语言随着一代人传给另一代人而不断演化，因而很难用明确的规则来刻画。从广义上讲，“自然语言处理”（Natural Language Processing 简称 NLP）包含所有用计算机对自然语言进行的操作，从最简单的通过计数词出现的频率来比较不同的写作风格，到最复杂的完全“理解”人所说的话，至少要能达到对人的话语作出有效反应的程度。

基于 NLP 的技术应用日益广泛。例如：手机和手持电脑支持输入法联想提示和手写识别；网络搜索引擎能搜到非结构化文本中的信息；机器翻译能把中文文本翻译成西班牙文。通过提供更自然的人机界面和更复杂的存储信息获取手段，语言处理正在这个多语种的信息社会中扮演更核心的角色。

这本书提供自然语言处理领域非常方便的入门指南。它可以用来自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人工智能、文本挖掘、语料库语言学课程的补充读物。本书的实践性很强，包括几百个实际可用的例子和分级练习。

本书基于 Python 编程语言及其上的一个名为自然语言工具包（Natural Language Toolk it，简称 NLTK）的开源库。NLTK 包含大量的软件、数据和文档。NLTK 的发行版本支持 Windows、Macintosh 和 Unix 平台。我们强烈建议你下载 Python 和 NLTk，与我们一起尝试书中的例子和练习。

读者

NLP 是科学、经济、社会和文化的一个重要因素。NLP 正在迅速成长，它的很多理论和方法在大量新的语言技术中得到应用。所以对很多行业的人来说掌握 NLP 知识十分重要。在应用领域包括从事人机交互、商业信息分析、web 软件开发的人；在学术界包括从人文计算学、语料库语言学到计算机科学和人工智能领域的人。（学术界的很多人把 NLP 叫称为“计算语言学”。）

本书旨在帮助所有想要学习如何编写程序分析书面语言的人，不管他们以前的编程经验如何：

初学编程？

本书的最初几章适合没有编程经验的读者，只要你不怕应对新概念和学习新的计算机技能。遍布书中的例子和数以百计的分级练习，你都可以复制下来亲自尝试一下。

初学 Python？

有经验的程序员可以很快掌握书中用到的 Python 代码，而专注于自然语言处理。所有涉及到的 Python 的特征都经过精心解释和举例说明，你很快就会体会到 Python 用在这个应用领域是多么合适。

已经精通 Python？

你可以略读 Python 的例子而钻研第一章一开始就有的有趣的语言分析材料。你能很快在这个迷人的领域展现你的技能。

强调

本书是一本实用的介绍 NLP 的书。你将通过例子来学习，编写真正的程序，体会到能够通过实践验证自己想法的价值。如果你没有学过编程，本书将教你如何编程。与其他编程书籍不同的是，我们提供了丰富的来自 NLP 领域的实例和练习。我们撰写本书的方法也是讲究原则和条理的，无论是严谨的语言学还是计算分析学，我们不回避所涉及到的基础理论。

我们曾经试图在理论与实践之间寻求折中，确定它们之间的联系与边界。最终我们认识到只要能从中受益而感到快乐这些都是无关紧要的，所以我们竭尽所能插入了很多既有益又有趣的应用和例子，有些甚至有些异想天开。

请注意本书并不是一本工具书。本书讲述的 Python 和 NLP 是精心挑选的，并通过教程的形式展现的。本书也不是高深的计算机科学文章。书中的内容属于初级和中级，目标读者是那些想要学习如何使用 Python 和自然语言分析包来分析文本的人。

你将学到什么

你将学到什么？

通过钻研本书，你将学到：

� 十分简单的程序如何就能帮你处理和分析语言数据，以及如何写这些程序

� NLP 与语言学的关键概念是如何用来描述和分析语言的

� NLP 中的数据结构和算法是怎样的

� 语言数据是如何存储为标准格式，以及如何使用数据来评估 NLP 技术的性能

根据读者知识背景和学习 NLP 的动机不同，从本书中获得的技能和知识也将不同，详情见表 P-1：

表 P-1. 读者的目标和背景不同，阅读本书可获得的技能和知识

目标艺术人文背景理工背景

语言分析操控大型语料库，设计语言模型，验证由经验得出的假设。使用数据建模，数据挖掘和知识发现的技术来分析自然语言。

语言技术应用 NLP 技术构筑健壮的系统处理语言学任务。使用健壮的语言处理软件中的语言学算法和数据结构

篇章结构

本书前几章按照概念的难易程度编排。先是实用性很强的语言处理的入门介绍，讲述如何使用很短的 Python 程序分析感兴趣的文本信息（1-3 章）。接着是结构化程序设计章节（第 4 章），用来巩固散布在前面几章中的编程要点。之后，速度加快，我们用一系列章节讲述语言处理的主要内容：标注、分类和信息提取（5-7 章）。接下来的三章探索分析句子、识别句法结构和构建表示句意的方法（8-10 章）。最后一章讲述如何有效管理语言数据（第 1

1 章）。本书结尾处的后记简要讨论了 NLP 的过去和未来。每一章中我们都在两种不同的叙述风格间切换。一种风格是以自然语言为主线。我们分析语言，探索语言学概；在讨论中使用编程的例子。我们经常会使用尚未系统介绍的 Python 结构，这样你可以在钻研这些程序如何运作的细节之前了解它们的效能。就像学习一门外语的惯用表达一样，你能够买到好吃的糕点而不必先学会复杂的提问句型。叙述的另一种风格是以程序设计语言为主线。我们将分析程序、探索算法，而语言学例子将扮演配角。

每章结尾都有一系列分级练习，用于巩固学到的知识。练习按照如下的标准分级：○初级练习：对范例代码作稍微修改等简单的练习；◑中级练习：深入探索材料的一个方面，需要仔细的分析和设计；●高级练习：开放的任务，挑战你对材料的理解并迫使你独立思考解决的方案（新学编程的读者应该跳过这些）。

为什么使用 Python？

Python 是一种简单但功能强大的编程语言，非常适合处理语言数据。

下面的 4 行 Python 程序就可以操作 file.txt 文件，输出所有后缀是“ing”的词。

>>> for line in open("file.txt"):
... 
for word in line.split():
... 
if word.endswith('ing'):
... 
print word

这段程序演示了 Python 的一些主要特征。首先，使用空白符号缩进代码，从而使 if 后面的代码都在前面一行 for 语句的范围之内；这保证了检查单词是否以“ing”结尾的测试对所有单词都进行。第二，Python 是面向对象语言。每一个变量都是包含特定属性和方法的对象。例如：变量“line”的值不仅仅是一行字符串，它是一个 string 对象，包含用来把字符串分割成词的 split()方法（或叫操作、函数）。我们在对象名称后面写句号（点）再写方法名称就可以调用对象的一个方法，即 line.splie()。第三，方法的参数写在括号内。例如：上面的例子中的 word.endswith('ing')，参数“ing”表示我们需要找的是“ing”结尾的词而不是别的结尾的词。最后也是最重要的，Python 的可读性如此之强以至于可以相当容易的猜出程序的功能，即使你以前从未写过一行代码。

我们选择 Python 是因为它的学习曲线比较平缓，文法和语义都很清晰，具有良好的处理字符串的功能。作为解释性语言，Python 便于交互式编程。作为面向对象语言，Python允许数据和方法被方便的封装和重用。作为动态语言，Python 允许属性等到程序运行时才被添加到对象，允许变量自动类型转换，提高开发效率。Python 自带强大的标准库，包括图形编程、数值处理和网络连接等组件。

Python 在世界各地的工业、科研、教育领域应用广泛。它因为提高了软件的生产效率、质量和可维护性而备受称赞。

NLTK 定义了一个使用 Python 进行 NLP 编程的基础工具。它提供重新表示自然语言处理相关数据的基本类，词性标注、文法分析、文本分类等任务的标准接口以及这些任务的标准实现，可以组合起来解决复杂的问题。

NLTK 自带大量文档。