NLP入门（六）pyltp的介绍与使用

pyltp的简介

语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广，是国内外最具影响力的中文处理基础平台。它提供的功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等。

语言技术平台架构

pyltp 是 LTP 的 Python 封装，同时支持Python2和Python3版本。Python3的安装方法为：

pip3 install pyltp

官网下载网址：https://pypi.org/project/pyltp/0.1.7/
官方使用说明文档：https://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/develop/api.html

在使用该模块前，需要下载完整的模型文件，文件下载地址为：https://pan.baidu.com/share/link?shareid=1988562907&uk=2738088569#list/path=%2F 。pyltp 的所有输入的分析文本和输出的结果的编码均为 UTF-8。模型的数据文件如下：

模型数据

其中，cws.model用于分词模型，lexicon.txt为分词时添加的用户字典，ner.model为命名实体识别模型，parser.model为依存句法分析模型，pisrl.model为语义角色标注模型，pos为词性标注模型。

pyltp的使用

pyltp的使用示例项目结构如下：

示例项目

分句

分句指的是将一段话或一片文章中的文字按句子分开，按句子形成独立的单元。示例的Python代码sentenct_split.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from pyltp import SentenceSplitter

# 分句
doc = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。' \
      '盖茨原计划从明年1月9日至14日陆续访问中国和日本，目前，他决定在行程中增加对韩国的访问。莫莱尔表示，' \
      '盖茨在访韩期间将会晤韩国国防部长官金宽镇，就朝鲜近日的行动交换意见，同时商讨加强韩美两军同盟关系等问题，' \
      '拟定共同应对朝鲜挑衅和核计划的方案。'
sents = SentenceSplitter.split(doc)  # 分句


for sent in sents:
    print(sent)

输出结果如下：

据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。
盖茨原计划从明年1月9日至14日陆续访问中国和日本，目前，他决定在行程中增加对韩国的访问。
莫莱尔表示，盖茨在访韩期间将会晤韩国国防部长官金宽镇，就朝鲜近日的行动交换意见，同时商讨加强韩美两军同盟关系等问题，拟定共同应对朝鲜挑衅和核计划的方案。

分词

分词指的是将一句话按词语分开，按词语形成独立的单元。示例的Python代码words_split.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-


import os
from pyltp import Segmentor

cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

print('/'.join(words))

segmentor.release()

输出的结果如下：

据/韩联社/12月/28日/反映/，/美/国防部/发言人/杰夫·莫莱尔/27日/表示/，/美/国防部长/盖茨/将/于/2011年/1月/14日/访问/韩国/。

词性标注

词性标注指的是一句话分完词后，制定每个词语的词性。示例的Python代码postagger.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注

for word, postag in zip(words, postags):
    print(word, postag)

# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()

'''
词性标注结果说明
https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3
'''

输出结果如下：

据 p
韩联社 ni
12月 nt
28日 nt
反映 v
， wp
美 j
国防部 n
发言人 n
杰夫·莫莱尔 nh
27日 nt
表示 v
， wp
美 j
国防部长 n
盖茨 nh
将 d
于 p
2011年 nt
1月 nt
14日 nt
访问 v
韩国 ns
。 wp

词性标注结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

命名实体识别

命名实体识别（NER）指的是识别出一句话或一段话或一片文章中的命名实体，比如人名，地名，组织机构名。示例的Python代码ner.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注


ner_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/ner.model')   # 命名实体识别模型路径，模型名称为`pos.model`

from pyltp import NamedEntityRecognizer
recognizer = NamedEntityRecognizer() # 初始化实例
recognizer.load(ner_model_path)  # 加载模型
# netags = recognizer.recognize(words, postags)  # 命名实体识别


# 提取识别结果中的人名，地名，组织机构名

persons, places, orgs = set(), set(), set()


netags = list(recognizer.recognize(words, postags))  # 命名实体识别
print(netags)
# print(netags)
i = 0
for tag, word in zip(netags, words):
    j = i
    # 人名
    if 'Nh' in tag:
        if str(tag).startswith('S'):
            persons.add(word)
        elif str(tag).startswith('B'):
            union_person = word
            while netags[j] != 'E-Nh':
                j += 1
                if j < len(words):
                    union_person += words[j]
            persons.add(union_person)
    # 地名
    if 'Ns' in tag:
        if str(tag).startswith('S'):
            places.add(word)
        elif str(tag).startswith('B'):
            union_place = word
            while netags[j] != 'E-Ns':
                j += 1
                if j < len(words):
                    union_place += words[j]
            places.add(union_place)
    # 机构名
    if 'Ni' in tag:
        if str(tag).startswith('S'):
            orgs.add(word)
        elif str(tag).startswith('B'):
            union_org = word
            while netags[j] != 'E-Ni':
                j += 1
                if j < len(words):
                    union_org += words[j]
            orgs.add(union_org)

    i += 1

print('人名：', '，'.join(persons))
print('地名：', '，'.join(places))
print('组织机构：', '，'.join(orgs))


# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
recognizer.release()

输出的结果如下：

['O', 'S-Ni', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-Ni', 'E-Ni', 'O', 'S-Nh', 'O', 'O', 'O', 'S-Ns', 'O', 'S-Nh', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'S-Ns', 'O']
人名： 杰夫·莫莱尔，盖茨
地名： 美，韩国
组织机构： 韩联社，美国防部

命名实体识别结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

依存句法分析

依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。示例的Python代码parser.py代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注


# 依存句法分析
par_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/parser.model')  # 模型路径，模型名称为`parser.model`

parser = Parser() # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析

rely_id = [arc.head for arc in arcs]  # 提取依存父节点id
relation = [arc.relation for arc in arcs]  # 提取依存关系
heads = ['Root' if id == 0 else words[id-1] for id in rely_id]  # 匹配依存父节点词语

for i in range(len(words)):
    print(relation[i] + '(' + words[i] + ', ' + heads[i] + ')')

# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
parser.release()

输出结果如下：

ADV(据, 表示)
SBV(韩联社, 反映)
ATT(12月, 28日)
ADV(28日, 反映)
POB(反映, 据)
WP(，, 据)
ATT(美, 国防部)
ATT(国防部, 发言人)
ATT(发言人, 杰夫·莫莱尔)
SBV(杰夫·莫莱尔, 表示)
ADV(27日, 表示)
HED(表示, Root)
WP(，, 表示)
ATT(美, 国防部长)
ATT(国防部长, 盖茨)
SBV(盖茨, 访问)
ADV(将, 访问)
ADV(于, 访问)
ATT(2011年, 14日)
ATT(1月, 14日)
POB(14日, 于)
VOB(访问, 表示)
VOB(韩国, 访问)
WP(。, 表示)

依存句法分析结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

语义角色标注

语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、受益者（Beneficiary）、工具（Instrument）、处所（Location）、目标（Goal）和来源（Source）等。示例的Python代码rolelabel.py如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, SementicRoleLabeller

# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径

segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)

sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词

# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`

postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注

# 依存句法分析
par_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/parser.model')  # 模型路径，模型名称为`parser.model`

parser = Parser() # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析

# 语义角色标注
srl_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pisrl.model')  # 语义角色标注模型目录路径
labeller = SementicRoleLabeller() # 初始化实例
labeller.load(srl_model_path)  # 加载模型
roles = labeller.label(words, postags, arcs)  # 语义角色标注

# 打印结果
for role in roles:
    print(words[role.index], end=' ')
    print(role.index, "".join(["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))

# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
parser.release()
labeller.release()

输出结果如下：

反映 4 A0:(1,1)A0:(2,3)
表示 11 MNR:(0,5)A0:(6,9)TMP:(10,10)A1:(13,22)
访问 21 A0:(13,15)ADV:(16,16)TMP:(17,20)A1:(22,22)

总结

本文介绍了中文NLP的一个杰出工具pyltp，并给出了该模块的各个功能的一个示例，希望能给读者一些思考与启示。本文到此结束，感谢大家阅读~

注意：本人现已开通微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape），欢迎大家关注哦~~

人面猴
序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
沈念sama阅读 159,835评论 4赞 364
死咒
序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
沈念sama阅读 67,598评论 1赞 295
救了他两次的神仙让他今天三更去死
文/潘晓璐我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
开封第一讲书人阅读 109,569评论 0赞 244
道士缉凶录：失踪的卖姜人
文/不坏的土叔我叫张陵，是天一观的道长。经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？我笑而不...
开封第一讲书人阅读 44,159评论 0赞 213
港岛之恋（遗憾婚礼）
正文为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
茶点故事阅读 52,533评论 3赞 287
恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
文/花漫我一把揭开白布。她就那样静静地躺着，像睡着了一般。火红的嫁衣衬着肌肤如雪。梳的纹丝不乱的头发上，一...
开封第一讲书人阅读 40,710评论 1赞 222
城市分裂传说
那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。我是一名探鬼主播，决...
沈念sama阅读 31,923评论 2赞 313
双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
文/苍兰香墨我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
开封第一讲书人阅读 30,674评论 0赞 203
万荣杀人案实录
序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
沈念sama阅读 34,421评论 1赞 246
护林员之死
正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...
茶点故事阅读 30,622评论 2赞 245
白月光启示录
正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
茶点故事阅读 32,115评论 1赞 260
活死人
序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
沈念sama阅读 28,428评论 2赞 254
日本核电站爆炸内幕
正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
茶点故事阅读 33,114评论 3赞 238
男人毒药：我在死后第九天来索命
文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
开封第一讲书人阅读 26,097评论 0赞 8
一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...
开封第一讲书人阅读 26,875评论 0赞 197
情欲美人皮
我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...
沈念sama阅读 35,753评论 2赞 276
代替公主和亲
正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
茶点故事阅读 35,649评论 2赞 271

NLP入门（六）pyltp的介绍与使用

pyltp的简介

pyltp的使用

分句

分词

词性标注

命名实体识别

依存句法分析

语义角色标注

总结

推荐阅读更多精彩内容