Python自然语言处理:词干、词形与MaxMatch算法
自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization,二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式,都能够达到有效归并词形的目的,二者既有联系也有区别。
1、词干提取(stemming)
定义:Stemming is the process for reducing inflected (or sometimes derived) words to their stem, base or root form—generally a written word form.
解释一下,Stemming 是抽取词的词干或词根形式(不一定能够表达完整语义)。
NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口,即 Porter stemmer, Lancaster Stemmer 和 Snowball Stemmer。
Porter Stemmer基于Porter词干提取算法,来看例子
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>>> from nltk.stem.porter import PorterStemmer
>>> porter_stemmer = PorterStemmer()
>>> porter_stemmer.stem(‘maximum’)
u’maximum’
>>> porter_stemmer.stem(‘presumably’)
u’presum’
>>> porter_stemmer.stem(‘multiply’)
u’multipli’
>>> porter_stemmer.stem(‘provision’)
u’provis’
>>> porter_stemmer.stem(‘owed’)
u’owe’
Lancaster Stemmer 基于Lancaster 词干提取算法,来看例子
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>>> from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer
>>> lancaster_stemmer = LancasterStemmer()
>>> lancaster_stemmer.stem(‘maximum’)
‘maxim’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘presumably’)
‘presum’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘presumably’)
‘presum’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘multiply’)
‘multiply’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘provision’)
u’provid’
>>> lancaster_stemmer.stem(‘owed’)
‘ow’
Snowball Stemmer基于Snowball 词干提取算法,来看例子
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>>> from nltk.stem import SnowballStemmer
>>> snowball_stemmer = SnowballStemmer(“english”)
>>> snowball_stemmer.stem(‘maximum’)
u’maximum’
>>> snowball_stemmer.stem(‘presumably’)
u’presum’
>>> snowball_stemmer.stem(‘multiply’)
u’multipli’
>>> snowball_stemmer.stem(‘provision’)
u’provis’
>>> snowball_stemmer.stem(‘owed’)
u’owe’
2、词形还原(lemmatization)
定义:Lemmatisation (or lemmatization) in linguistics, is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item.
可见,Lemmatisation是把一个任何形式的语言词汇还原为一般形式(能表达完整语义)。相对而言,词干提取是简单的轻量级的词形归并方式,最后获得的结果为词干,并不一定具有实际意义。词形还原处理相对复杂,获得结果为词的原形,能够承载一定意义,与词干提取相比,更具有研究和应用价值。
我们会在后面给出一个同MaxMatch算法相结合的更为复杂的例子。
3、最大匹配算法(MaxMatch)
MaxMatch算法在中文自然语言处理中常常用来进行分词(或许从名字上你已经能想到它是基于贪婪策略设计的一种算法)。通常,英语中一句话里的各个词汇之间通过空格来分割,这是非常straightforward的,但是中文却没有这个遍历。例如“我爱中华人民共和国”,这句话被分词的结果可能是这样的{‘我’,‘爱’,‘中华’,‘人民’,‘共和国’},又或者是{‘我’,‘爱’,‘中华人民共和国’},显然我们更倾向于后者的分词结果。因为‘中华人民共和国’显然是一个专有名词(把这样一个词分割来看显然并不明智)。我们选择后者的策略就是所谓的MaxMatch,即最大匹配。因为‘中华人民共和国’这个词显然要比‘中华’,‘人民’,‘共和国’这些词都长。
我们可以通过一个英文的例子来演示MaxMatch算法(其实中文处理的道理也是一样的)。算法从右侧开始逐渐减少字符串长度,以此求得可能匹配的最大长度的字符串。考虑到我们所获得的词汇可能包含有某种词型的变化,所以其中使用了Lemmatisation,然后在词库里进行匹配查找。数据分析师培训
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from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import words
wordlist = set(words.words())
wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer()
def max_match(text):
pos2 = len(text)
result = ''
while len(text) > 0:
word = wordnet_lemmatizer.lemmatize(text[0:pos2])
if word in wordlist:
result = result + text[0:pos2] + ' '
text = text[pos2:]
pos2 = len(text)
else:
pos2 = pos2-1
return result[0:-1]
来看看算法的实现效果
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>>> string = 'theyarebirds'
>>> print(max_match(string))
they are birds
当然,上述代码尚有一个不足,就是当字符串中存在非字母字符时(例如数字标点等),它可能会存在一些问题。
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