前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >初学者|一起来学习pyltp

初学者|一起来学习pyltp

作者头像
AiTechYun
发布2019-05-29 16:16:41
9360
发布2019-05-29 16:16:41
举报
文章被收录于专栏:ATYUN订阅号ATYUN订阅号

本文简绍了pyltp的使用方法,它提供了一系列中文自然语言处理工具,用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。

简介

LTP提供了一系列中文自然语言处理工具,用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。Pyltp是其的python接口。

官网地址:https://www.ltp-cloud.com/

官方文档:https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/begin.html

实战

1.安装

代码语言:javascript
复制
# 安装:pip install pyltp,前面说过通过这种方式安装一直不能成功
# pyltp安装有点麻烦-.-,于是记录了window 10下的一种成功安装方法
# 1.首先,pip install pyltp安装报错:error: command 'C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\BIN\x86_amd64\cl.exe' failed with exit status 2
# 安装cmake,下载地址,https://cmake.org/download/ 
# 安装VS2008 EXPRESS,下载网址:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/express/

# 2.然后,我选择使用python setup.py install安装 
# - 下载pyltp,地址:https://github.com/hit-scir/pyltp 
# - 下载ltp,地址:https://github.com/hit-scir/ltp  
# - 解压ltp,然后将解压之后文件命名为ltp,覆盖pyltp文件夹中的ltp # - 打开cmd,进入到pyltp目录下,找到setup.py 
# - 先执行命令:python setup.py build 
# - 然后执行命令:python setup.py install

# 3.使用里面的预训练模型,需要先下载,然后指定相应目录 
# - 下载地址:http://ltp.ai/download.html
# 注意:ltp3.4.0 版本 SRL模型 pisrl.model在windows系统下不可用 下载这个:http://ospm9rsnd.bkt.clouddn.com/server/3.4.0/pisrl_win.model

2.分词

代码语言:javascript
复制
from pyltp import Segmentor
seg = Segmentor() #生成对象
seg.load("pyltp-model\ltp_data_v3.4.0\cws.model") #加载分词预训练模型
seg_words = seg.segment("我爱自然语言处理技术!")
print(" ".join(seg_words))
seg.release() #释放资源

我 爱 自然 语言 处理 技术 !

3.词性标注(对分好的词进行标注)

代码语言:javascript
复制
from pyltp import Postagger  
pos=Postagger()
#加载词性预训练模型
pos.load("pyltp-model\ltp_data_v3.4.0\pos.model")
words_pos=pos.postag(seg_words)
for k,v in zip(seg_words, words_pos):
    print(k+'\t'+v)
pos.release()

我   r
爱   v
自然  n
语言  n
处理  v
技术  n
!   wp

4.命名实体识别

代码语言:javascript
复制
from pyltp import NamedEntityRecognizer
ner = NamedEntityRecognizer()
#加载命名实体识别预训练模型
ner.load("pyltp-model\ltp_data_v3.4.0\ner.model")
netags=ner.recognize(seg_words,words_pos)
print(" ".join(netags))
ner.release()

5.依存句法分析

代码语言:javascript
复制
from pyltp import Parser
parser=Parser()
parser.load("pyltp-model\ltp_data_v3.4.0\parser.model")
arcs=parser.parse(seg_words,words_pos)
print([(arc.head,arc.relation) for arc in arcs])
parser.release()

[(2, 'SBV'), (0, 'HED'), (4, 'ATT'), (5, 'FOB'), (2, 'VOB'), (5, 'VOB'), (2, 'WP')]

6.语义角色标注

代码语言:javascript
复制
from pyltp import SementicRoleLabeller
labeller = SementicRoleLabeller()
labeller.load("pyltp-model\ltp_data_v3.4.0\pisrl_win.model")
roles = labeller.label(seg_words,words_pos,arcs)
for role in roles:
    print(role.index, "".join(
        ["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))

1 A0:(0,0)A1:(2,5)
4 A1:(5,5)

代码已上传:

https://github.com/yuquanle/StudyForNLP/blob/master/NLPtools/PyltpDemo.ipynb

The End

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-05-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 ATYUN订阅号 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
NLP 服务
NLP 服务(Natural Language Process,NLP)深度整合了腾讯内部的 NLP 技术,提供多项智能文本处理和文本生成能力,包括词法分析、相似词召回、词相似度、句子相似度、文本润色、句子纠错、文本补全、句子生成等。满足各行业的文本智能需求。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档