斯坦福开源 Python 库 StanfordNLP，可处理 53 种人类语言

本文主要是介绍斯坦福开源 Python 库 StanfordNLP，可处理 53 种人类语言，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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近期，斯坦福大学自然语言处理小组开发了一个 Python 库 StanfordNLP，用于解决许多常见的自然语言处理问题，可以处理多达 53 种人类语言模型，便于数据科学家和 Python 开发人员使用。

语言

StanfordNLP 提供了针对53 种人类语言的预训练的深度学习模型，并使用PyTorch作为其机器学习的入门。

每种语言都有一个treebank，它是一个巨大的文本数据集，为语法结构 / 语义内容进行了可靠的注释。对于某些语言，库中提供了不只一个 treebank。

如果你想要拥有自己的带注释的语料库 (这种情况并不常见!)，那么你可以基于语料库训练一个新的模型。

斯坦福开源 Python 库 StanfordNLP，可处理 53 种人类语言

解析这句话!

范围

这个库提供下列服务：

将给定的文本分成句子和单词 (符号化)。符号化是指将一个文本 (“The day of the groundhog attracts attention”) 转换成七个单词的序列 (“The”，“day”，“of”，“The”，“groundhog”，“caught”，“attention”)。
为给定的单词指定一个基本形式 (词形归并)。词形归并工具会将“attraction”、“attractive”和“attractive”与同一个词形 (例如“attract”) 联系起来。
在一个句子中，把单词和词性联系起来。所以“day”是名词，“attract”是动词。
单词有形态特征，如单数或现在进行时。这个库也会提供帮助。
它还可以产生句子的句法结构。
最后，StanfordNLP 可以与名气更大、应用范围更广泛的 Stanford CoreNLP 进行整合。

在这篇文章中，我们将探讨符号化、词性和形态学特征。

斯坦福开源 Python 库 StanfordNLP，可处理 53 种人类语言

StanfordNLP 管道

管道

Vish (Ishaya) Abrams 在文章中很好地解释了机器学习中的管道。为了这个目的，我们可以将库看作是一组组件的序列，这些组件的执行方式是，一个组件的输出是另一个组件的输入 (一部分)。这种设计允许替换管道中的一个专用组件，同时保留其余组件。

考虑到文本在管道中流动，那么文本会经过不同步骤的处理。

在 StanfordNLP 中，管道与语言和 treebank 相关联。详细信息请看这里（https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/pipeline.html），但你现在还不需要它们。StanfordNLP 管道用于模型评估，而不是模型训练。

安装

在进行其他步骤之前，我们需要先安装这个库。Python 3.6 或之后的版本可用。正如开发人员所解释的，安装 StanfordNLP 最简单的方法是使用 pip：

pip install stanfordnlp

之后，下载我们想要使用的语言，例如：

import stanfordnlp#You only download languages once#Each language requires more that 1GB of disk space#It takes time… have a coffee!stanfordnlp.download(‘en’)stanfordnlp.download(‘es’)stanfordnlp.download(‘fr’)

接下来是在哪里存储下载的语言包。这一步我们建议使用缺省值。下载完成后，你可以检查每种语言都有一个对应的文件夹，其中保存了许多 PyTorch 模型，这些模型将用于我们将要介绍的各种 NLP 任务。

词性标注及其有用的原因

词性标注是复杂的 NLP 活动中的一项基本任务。想一下文本分类、情感分析或信息索引和检索。建立文本的基本语法结构为进一步的文本处理奠定了基础。

解析和标记一个句子

我们以下面的法语为例：

Si ce discours semble trop long pour être lu en une fois, on le pourra distinguer en six parties (René Descartes, Discourse on the method)中文大意：如果这句话对于你来说太长了，不能一次读完，你可以把它分为六部分（雷内·笛卡尔，关于方法的言论）

但是别担心，我们会把这句话变得简短很多！让我们来分析笛卡尔的句子，评估一下每个单词在其中的作用。符号化和词性标注开始发挥作用。

复制代码

import stanfordnlp
# English is the default language, so you
# just invoke stanfordnlp.Pipeline()
# For Spanish you would call 
# stanfordnlp.Pipeline(lang="es", treebank="es_ancora")
# This sets up a neural pipeline in French
nlp = stanfordnlp.Pipeline(lang="fr", treebank="fr_gsd")
# a document is made of sentences
doc = nlp("Si ce discours semble trop long pour être lu en une fois, on le pourra distinguer en six parties")
# we pick our first and only sentence
only_sentence = doc.sentences[0]# a sentence is made of words. 
# Each word is tagged with a part of speech (POS)
# Good pythonic guys prefer list comprehensions over for loops!
print(" ". join(["{} ({})".format(word.text, word.upos) for word in only_sentence.words]))

在一些信息量丰富的消息之后，我们得到单词列表，每个单词都附在其相应的词性上：

复制代码

Si (SCONJ) ce (DET) discours (NOUN) semble (VERB) trop (ADV) long (ADJ) pour (ADP) être (AUX) lu (VERB) en (ADP) une (DET) fois (NOUN) , (PUNCT) on (PRON) le (PRON) pourra (VERB) distinguer (VERB) en (ADP) six (NUM) parties (NOUN)

以上这些可以告诉我们，six是一个数字决定因素，而parties是一个名词。请注意，当lu被标识为动词时， être被标记为助动词。

StanfordNLP 利用了语音集的通用部分，它的优点是适用于多种语言。但是，只要有 treebank 的支持，属性pos也会使用和显示语言的特定词性。其他 NLP 库 (如spacy) 也使用通用的和某种语言特有的语音集部分。

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Chomsky 的玩笑

处理一词多义

现在我们用这个库开个小玩笑。我们想知道这个英语句子的词性：

I book the book while you stand by the stand

在同一个句子中，不仅 book 和 stand 有两种不同的含义。它们也充当动词和名词。运行这句话的类似代码，我们会得到：

复制代码

I (PRON) book (VERB) the (DET) book (NOUN) while (SCONJ) you (PRON) stand (VERB) by (ADP) the (DET) stand (NOUN)

我用这个简单的例子引起读者的注意力，它表明词性标记已经超出了在字典中查找单词，词的句法结构决定了词性。这就是伴随着库出现的学习模型在显示其作用。

形态学特征

除了通用形式和特定于语言形式的词性外，这个库中的单词分类里还带有单词的形态特征 (请注意文档中可能出现的一个故障，该属性在文档中被称为 ufeats)。

我们运行以下代码：

复制代码

en_nlp = stanfordnlp.Pipeline()
doc = en_nlp("My taylor is drunk") 
only_sentence = doc.sentences[0]
print(" ". join(["{} ({} - {})".format(word.text, word.upos, word.feats) for word in only_sentence.words]))

我们得到：

复制代码

My (PRON - Number=Sing|Person=1|Poss=Yes|PronType=Prs)
taylor (NOUN - Number=Sing) 
is (AUX - Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin) drunk (ADJ - Degree=Pos)

每个词都有自己的特点，但不只是名词和动词。要理解上述内容，可以查找此索引。例如，Degree=Pos 意味着positive，一级。注意，drunk被定义为形容词，不是动词。