Python自然语言处理：语义分析

翻滚的胖子
2023-05-25 19:17:13
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Python自然语言处理：语义分析

前言

自然语言处理是一门涉及语言学、计算机科学和数学等多个领域的交叉学科。语义分析是自然语言处理中重要的一部分，它主要是对自然语言进行分析，以便计算机能够理解它们所表达的含义。

本文主要介绍Python自然语言处理中的语义分析，通过详细讲解函数、函数细节用法和参数，结合实例代码，帮助小白快速学会自然语言处理的语义分析。

语义分析简介

语义分析是指对自然语言进行分析，以便计算机能够理解它们所表达的含义。在自然语言处理中，语义分析被用于文本分类、信息提取、问答系统等领域。

语义分析包括词法分析、句法分析和语义分析三个阶段。其中，语义分析是最终的分析阶段，它主要是分析文本的意义、情感倾向、主题等信息。

语义分析函数

在Python自然语言处理中，语义分析主要是通过调用nltk库中的函数实现。以下是常用的语义分析函数：

1.词性标注函数

词性标注函数（pos_tag）用于对句子中的每个单词进行标注，以便后续的分析。以下是该函数的使用方法：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 分词
words = word_tokenize("Hello, world! How are you?")

# 词性标注
tagged_words = nltk.pos_tag(words)
print(tagged_words)

输出结果为：

[('Hello', 'NNP'), (',', ','), ('world', 'NN'), ('!', '.'), ('How', 'WRB'), ('are', 'VBP'), ('you', 'PRP'), ('?', '.')]

其中，NNP表示专有名词，NN表示普通名词，WRB表示疑问副词，VBP表示动词，PRP表示代词等。

2.命名实体识别函数

命名实体识别函数（ne_chunk）用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。以下是该函数的使用方法：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 分词
words = word_tokenize("Barack Obama was born in Hawaii.")

# 词性标注和命名实体识别
tagged_words = nltk.pos_tag(words)
named_entities = nltk.ne_chunk(tagged_words)
print(named_entities)

输出结果为：

(S
  (PERSON Barack/NNP)
  (PERSON Obama/NNP)
  was/VBD
  born/VBN
  in/IN
  (GPE Hawaii/NNP)
  ./.)

其中，PERSON表示人名，GPE表示地名。

语义分析参数

语义分析函数中常用的参数包括：

1.语料库

语料库是指用于训练和测试模型的语料库。在Python自然语言处理中，常用的语料库包括Gutenberg、Brown、Reuters等。

2.特征提取器

特征提取器是指用于提取文本特征的函数。在语义分析中，常用的特征提取器包括Unigram、Bigram、Trigram等。

3.分类器

分类器是指用于对文本进行分类的函数。在自然语言处理中，常用的分类器包括朴素贝叶斯、最大熵、支持向量机等。

语义分析实例

以下是一个简单的语义分析实例，它使用朴素贝叶斯分类器对文本进行情感分析。

import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.classify.util import accuracy

# 获取电影评论数据集
documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
             for category in movie_reviews.categories()
             for fileid in movie_reviews.fileids(category)]

# 分为训练集和测试集
train_set = documents[:800]
test_set = documents[800:]

# 特征提取器
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = list(all_words)[:2000]

def document_features(document):
    document_words = set(document)
    features = {}
    for word in word_features:
        features['contains({})'.format(word)] = (word in document_words)
    return features

# 特征提取
train_features = [(document_features(d), c) for (d,c) in train_set]
test_features = [(document_features(d), c) for (d,c) in test_set]

# 分类器
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_features)
print('Accuracy:', accuracy(classifier, test_features))

# 预测
print(classifier.classify(document_features(['This', 'movie', 'is', 'not', 'good'])))
print(classifier.classify(document_features(['This', 'movie', 'is', 'great'])))

输出结果为：