自然語(yǔ)言處理廣納了眾多技術(shù)，對(duì)自然或人類語(yǔ)言進(jìn)行自動(dòng)生成，處理與分析。雖然大部分 NLP 技術(shù)繼承自語(yǔ)言學(xué)和人工智能，但同樣受到諸如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)這些相對(duì)新興的學(xué)科影響。

　　在展示 NLP 技術(shù)的例子前，有必要介紹些非?；A(chǔ)的術(shù)語(yǔ)。請(qǐng)注意：為了讓文章通俗易懂，這些定義在語(yǔ)言上就不一定考究。

　　詞例（Token）：對(duì)輸入文本做任何實(shí)際處理前，都需要將其分割成諸如詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、數(shù)字或純字母數(shù)字（alphanumerics）等語(yǔ)言單元（linguisTIc units）。這些單元被稱為詞例。

　　句子：由有序的詞例序列組成。

　　詞例還原（TokenizaTIon）：將句子還原成所組成的詞例。以分割型語(yǔ)言（segmented languages）英語(yǔ)為例，空格的存在使詞例還原變得相對(duì)容易同時(shí)也索然無(wú)味。然而，對(duì)于漢語(yǔ)和阿拉伯語(yǔ)，因?yàn)闆]有清晰的邊界，這項(xiàng)工作就稍顯困難。另外，在某些非分割型語(yǔ)言（non-segmented languages）中，幾乎所有的字符（characters）都能以單字（one-character）存在，但同樣也可以組合在一起形成多字（mulTI-characterwords）形式。

　　語(yǔ)料庫(kù)：通常是由豐富句子組成的海量文本。

　　詞性標(biāo)簽（Part-of-speech （POS） Tag）：任一單詞都能被歸入到至少一類詞匯集（set of lexical）或詞性條目（part-of-speech categories）中，例如：名詞、動(dòng)詞、形容詞和冠詞等。詞性標(biāo)簽用符號(hào)來(lái)代表一種詞匯條目——NN（名詞）、VB（動(dòng)詞）、JJ（形容詞）和 AT（冠詞）。Brown Corpus 是最悠久，也是最常用的標(biāo)注集之一。詳情且聽下回分解。

　　剖析樹（Parse Tree）：利用形式語(yǔ)法（formal grammar）的定義，可以用樹狀圖來(lái)表示給定句子的句法（syntacTIc）結(jié)構(gòu)。

　　認(rèn)識(shí)了基本的術(shù)語(yǔ)，下面讓我們了解 NLP 常見的任務(wù)：

　　詞性標(biāo)注（POS Tagging）：給定一個(gè)句子和組詞性標(biāo)簽，常見的語(yǔ)言處理就是對(duì)句子中的每個(gè)詞進(jìn)行標(biāo)注。舉個(gè)例子，The ball is red，詞性標(biāo)注后將變成 The/AT ball/NN is/VB red/JJ。最先進(jìn)的詞性標(biāo)注器［9］準(zhǔn)確率高達(dá) 96%。文本的詞性標(biāo)注對(duì)于更復(fù)雜的 NLP 問題，例如我們后面會(huì)討論到的句法分析（parsing）和機(jī)器翻譯（machine translation）非常必要。

　　計(jì)算形態(tài)學(xué)（Computational Morphology）：大量建立在“語(yǔ)素”（morphemes/stems）基礎(chǔ)上的詞組成了自然語(yǔ)言，語(yǔ)素雖然是最小的語(yǔ)言單元，卻富含意義。計(jì)算形態(tài)學(xué)所關(guān)心的是用計(jì)算機(jī)發(fā)掘和分析詞的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

　　句法分析（Parsing）：在語(yǔ)法分析的問題中，句法分析器（parser）將給定句子構(gòu)造成剖析樹。為了分析語(yǔ)法，某些分析器假定一系列語(yǔ)法規(guī)則存在，但目前的解析器已經(jīng)足夠機(jī)智地借助復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型［1］直接推斷分析樹。多數(shù)分析器能夠在監(jiān)督式設(shè)置（supervised setting）下操作并且句子已經(jīng)被詞性標(biāo)注過了。統(tǒng)計(jì)句法分析是自然語(yǔ)言處理中非常活躍的研究領(lǐng)域。

　　機(jī)器翻譯（Machine Translation（MT））：機(jī)器翻譯的目的是讓計(jì)算機(jī)在沒有人工干預(yù)的情況下，將給定某種語(yǔ)言的文本流暢地翻譯成另一種語(yǔ)言文本。這是自然語(yǔ)言處理中最艱巨的任務(wù)之一，這些年來(lái)已經(jīng)用許多不同的方式解決。幾乎所有的機(jī)器翻譯方法都依賴了詞性標(biāo)注和句法分析作為預(yù)處理。

　　Python 是一種動(dòng)態(tài)類型（dynamically-typed），面向?qū)ο蟮慕忉屖剑╥nterpreted）編程語(yǔ)言。雖然它的主要優(yōu)勢(shì)在于允許編程人員快速開發(fā)項(xiàng)目，但是大量的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)使它依然能適應(yīng)大規(guī)模產(chǎn)品級(jí)工程項(xiàng)目。Python 的學(xué)習(xí)曲線非常陡峭并且有許多優(yōu)秀的在線學(xué)習(xí)資源［

　　NLTK是構(gòu)建Python程序與人類語(yǔ)言數(shù)據(jù)工作的主要平臺(tái)。它提供了易于使用的界面，以超過50語(yǔ)料庫(kù)和詞匯資源，如WordNet的，連同一套文字處理庫(kù)進(jìn)行分類，標(biāo)記化，詞干，標(biāo)記，分析和語(yǔ)義推理，和活躍的論壇。

　　得益于動(dòng)手指南介紹編程基礎(chǔ)在旁邊計(jì)算語(yǔ)言學(xué)課題，NLTK適合語(yǔ)言學(xué)家，工程師，學(xué)生，教育工作者，研究人員和行業(yè)用戶的一致好評(píng)。 NLTK可用于Windows，Mac OS X和Linux。最重要的是，NLTK是一個(gè)免費(fèi)，開源，社區(qū)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目。

　　NLTK 官網(wǎng)提供了很棒的說明文件和教程進(jìn)行學(xué)習(xí)指導(dǎo)［13］。單純復(fù)述那些作者們的文字對(duì)于他們和本文都不公平。因此我會(huì)通過處理四個(gè)難度系數(shù)依次上升的 NLP 任務(wù)來(lái)介紹 NLTK。這些任務(wù)都來(lái)自于 NLTK 教程中沒有給出答案的練習(xí)或者變化過。所以每個(gè)任務(wù)的解決辦法和分析都是本文原創(chuàng)的。

　　正如前文所說，NLTK 囊括數(shù)個(gè)在 NLP 研究圈里廣泛使用的實(shí)用語(yǔ)料庫(kù)。在本節(jié)中，我們來(lái)看看三個(gè)下文會(huì)用到的語(yǔ)料庫(kù)：

　　布朗語(yǔ)料庫(kù)（Brown Corpus）：Brown Corpus of Standard American English 被認(rèn)為是第一個(gè)可以在計(jì)算語(yǔ)言學(xué)處理［6］中使用的通用英語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)。它包含了一百萬(wàn)字 1961 年出版的美語(yǔ)文本。它代表了通用英語(yǔ)的樣本，采樣自小說，新聞和宗教文本。隨后，在大量的人工標(biāo)注后，誕生了詞性標(biāo)注過的版本。

　　古登堡語(yǔ)料庫(kù)（Gutenberg Corpus）：古登堡語(yǔ)料庫(kù)從最大的在線免費(fèi)電子書［5］平臺(tái) 古登堡計(jì)劃（Gutenberg Project） 中選擇了 14 個(gè)文本，整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)包含了一百七十萬(wàn)字。

　　Stopwords Corpus：除了常規(guī)的文本文字，另一類諸如介詞，補(bǔ)語(yǔ)，限定詞等含有重要的語(yǔ)法功能，自身卻沒有什么含義的詞被稱為停用詞（stop words）。NLTK 所收集的停用詞語(yǔ)料庫(kù)（Stopwords Corpus）包含了 來(lái)自 11 種不同語(yǔ)言（包括英語(yǔ)）的 2400 個(gè)停用詞。

　　在開始利用 NLTK 處理我們的任務(wù)以前，我們先來(lái)熟悉一下它的命名約定（naming conventions）。最頂層的包（package）是 nltk，我們通過使用完全限定（fully qualified）的加點(diǎn)名稱例如：nltk.corpus and nltk.utilities 來(lái)引用它的內(nèi)置模塊。任何模塊都能利用 Python 的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu) from 。 。 。 import 。 。 。 來(lái)導(dǎo)入頂層的命名空間。

　　python安裝

　　選擇 2.7x版本進(jìn)行下載，不建議下載3.X版本，因?yàn)楝F(xiàn)在很多python代碼庫(kù)還是基于舊的版本編寫的，所以不建議使用3.X版本。安裝完成后，使用打開自帶的IDLE，結(jié)果如下：

　　Note：

　　推薦編寫python代碼好用的IDE：pycharm，上手比較簡(jiǎn)單，文檔較齊全

　　下載地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/

　　附幾個(gè)PyCharm4注冊(cè)碼：

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