自然语言处理技术及处理框架学习

最近正在着手研究知识图谱建设及应用方面工作，我们知道，做知识图谱首先涉及到的问题就是自然语言处理，简称NLP。一般用于构建知识图谱的数据源大概有两类：结构化数据和非结构化数据，这两类数据都需要做以下的自然语言处理工作，本文重点阐述自然语言处理的相关技术，以及与处理有关的开源框架学习。

一、常见的自然语言处理流程：

文本抽取–》数据加载–》数据清洗–》构建用户自定义分词–》构建同义词列表–》去除停用词–》文档分词–》获得每条信息或每篇文档的分词列表–》形成图谱–》分词列表转化为向量

1.文本抽取：一般采取OCR，office或pdf转txt或csv格式。

2.数据加载：单个txt或csv文件的加载，批量文件夹的文件递归加载。

3.数据清洗：一般采用正则表达式或字符串替换，简体繁体转换，缺失值处理等等。

4.构建自定义分词列表和同义词列表：形成行业或专业分词库，主要是一些内部的公共关联名词、专业名词或动词。

5.去除停用词：去掉常见的停用词，比如的，地，得，代词，形容词，程度词等。

6.文档分词：结合专业的分词处理框架，实现信息的分词，并且获的词性数据，有些还能获的关系数据。

7.形成图谱：结合开源的行业知识词库（如有），再结合上下文的分级分类关系，得到每条信息或每篇文档的图谱，并在总体图谱中关联，未来融入的总体图谱中。

8.分词列表转化为向量：结合开源的词向量模型，实现分词列表转化为词向量矩阵，如tfidf、word2vec，bow/cbow，bert2vec等）。

一般上述前6步骤会反复循环开展。

二、常见的自然语言处理框架推荐

1.jieba分词：支持三种分词模式（精确，全模式和搜索引擎），自定义分词，词典调整，关键词提取，词性标注等。

2.HanLP分词：相当于利用python调用jvm程序（jar），支持四种分词模式（标准、NLP、索引和极速），自定义分词，实体识别和词性标注等。

3.spacy框架：支持句子分割，实体识别，依赖关系识别，词性识别与还原等。

4.NLTK词频特征统计：实现特征词的频率分布图。

5.tfidf值特征统计：实现不同分类下的词频矩阵，引入sklearn实现多分类情况下的TF/IDF特征值计算。

6.Gensim库：实现自然语言处理（支持前6步工作），支持不同的文本矢量化模型，包括TF/IDF，LSA,LDA,RP,word2vec等。

7.Tensorflow：机器学习框架，支持各种自然语言处理的开源的词向量模型，灵活搭建各种AI模型。

8.SKlearn：机器学习类库，支持多种自然语言处理的开源的词向量模型，机器学习模型。

三、自然语言处理技术体系：

四、第二部分处理框架内容的代码汇总

import jieba,os
import jieba.posseg
import jieba.analyse
# 1 全模式，扫描所有可以成词的词语, 速度非常快，不能解决歧义.
seg_list = jieba.cut("我来到北京的清华大学", cut_all=True)
print("\nFull Mode: " + "/ ".join(seg_list))
# 2 加载自定义分词词典
jieba.load_userdict("../dataSet/StopWord/user_dict.txt") 
seg_list1 = jieba.cut("今天很高兴在csdn和大家交流学习自然语言处理及知识图谱相关知识")
print('\n\n加载自定义分词词典：\n'+"/ ".join(seg_list1))
# 3 关键词提取
s ='今天很高兴在csdn和大家交流学习自然语言处理及知识图谱相关知识'
for x, w in jieba.analyse.extract_tags(s,10, withWeight=True):
    print('%s %s' % (x, w))
# 4 词性标注
words = jieba.posseg.cut("我爱北京的历史文化")
for word, flag in words:
    print('%s %s' % (word, flag))

from jpype import *
# 启动JVM，Linux需替换分号;为冒号:
startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=D:\dev\hanlp\hanlp\hanlp-1.8.3.jar;D:\dev\hanlp\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g")
# 1 NLP分词NLPTokenizer会执行全部命名实体识别和词性标注
print("="*30+"NLP分词"+"="*30)
NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')
print(NLPTokenizer.segment(paraStr1))
#2 自定义分词
paraStr2 = '攻城狮逆袭单身狗，迎娶白富美，走上人生巅峰'
CustomDictionary = JClass('com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary')
CustomDictionary.add('攻城狮')
CustomDictionary.add('单身狗')
HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')
print(HanLP.segment(paraStr2))
#3 命名实体识别与词性标注
NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')
print(NLPTokenizer.segment(paraStr2))
shutdownJVM()

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
with open("./data/FINAL_WELL_REPORT.txt",encoding='utf-8') as f:
    text1 = f.read()

# 创建nlp对象
doc = nlp(text1)
#1 词性标注
print([(w.text, w.pos_) for w in doc])
print(spacy.explain("VERB"))
#nlp.tokenizer(doc)
# 2 依赖关系分析
for token in doc:
    print(token.text, "-->", token.dep_)

今天的文章自然语言处理技术及处理框架学习分享到此就结束了，感谢您的阅读。