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介绍
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
微博上的推文帮助我们找到热门新闻主题。淘宝的评论帮助用户购买评价最高的产品。这些例子都是自然语言处理（NLP）任务的体现。
NLP属于计算机科学领域，主要做人机互动。NLP技术用于分析文本，为计算机提供了一种理解人类语言的方法。NLP应用程序的一些例子包括自动文本摘要、主题分隔和情感分析。
本教程将介绍如何使用Natural Language Toolkit（NLTK）：一个Python的NLP工具。
准备
首先，您应该安装Python 3，并在计算机上设置一个本地编程环境。要充分利用本教程，您应该先熟悉Python编程语言，可以参考腾讯云开发手册Python中文开发文档和使用腾讯云Python开发环境直接上机实验。
第一步，导入NLTK
开始使用Python之前，先确保安装了NLTK模块。在命令行上，通过运行以下命令检查NLTK：
$ python -c "import nltk"
复制代码如果已安装NLTK，那么这个命令将完成且没有错误。现在，让我们确保您安装了最新版本：
$ python -c "import nltk; print(nltk.__version__)"
复制代码您应该安装版本3.2.1，因为我们将使用需要此版本的NLTK Twitter软件包。
如果未安装NLTK，您将收到一条错误消息：
Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> ImportError: No module named 'nltk'
复制代码错误消息表明未安装NLTK，所以请使用pip下载资料库：
$ pip install nltk
复制代码接下来，我们将下载我们将在本教程中使用的数据和NLTK工具。
第二步，下载NLTK的数据和标记器
在本教程中，我们将使用一个Twitter语料库，该语料库可通过NLTK下载。具体来说，我们将使用NLTK的twitter_samples语料库。让我们通过以下命令行来下载语料库：
$ python -m nltk.downloader twitter_samples
复制代码如果命令成功运行，您应该看到以下输出：
[nltk_data] Downloading package twitter_samples to
[nltk_data] /Users/sammy/nltk_data...
[nltk_data] Unzipping corpora/twitter_samples.zip.
复制代码接下来，下载POS标记器。POS标记是对文本中的单词进行标记的过程，使其与特定POS标记对应：名词，动词，形容词，副词等。在本教程中，我们将使用NLTK的平均感知器标记器。平均感知器标记器使用感知器算法来预测最可能给出该单词的POS标签。让我们下载该标记器，如下所示：
$ python -m nltk.downloader averaged_perceptron_tagger
复制代码如果命令成功运行，您应该看到以下输出：
[nltk_data] Downloading package averaged_perceptron_tagger to
[nltk_data] /Users/sammy/nltk_data...
[nltk_data] Unzipping taggers/averaged_perceptron_tagger.zip.
复制代码让我们仔细检查语料库是否正确下载。在您的终端中，打开Python交互式环境：
$ python
复制代码在Python的交互式环境中，导入twitter_samples语料库：
>>> from nltk.corpus import twitter_samples
复制代码NLTK的twitter语料库目前包含从Twitter Streaming API检索的20,000条推文样本。完整推文以行分隔的JSON形式存储。我们可以用twitter_samples.fileids()来查看语料库中存在多少个JSON文件：
>>> twitter_samples.fileids()
复制代码输出将如下所示：
[u'negative_tweets.json', u'positive_tweets.json',u'tweets.20150430-223406.json']
复制代码使用这些文件ID，我们可以返回推文字符串：
>>> twitter_samples.strings('tweets.20150430-223406.json')
复制代码运行它将返回大量输出。它通常看起来像这样：
[u'RT @KirkKus: Indirect cost of the UK being in the EU is estimated to be costing Britain \xa3170 billion per year! #BetterOffOut #UKIP'...]
复制代码现在我们知道我们的语料库下载成功了。因此，让我们使用快捷键ctrl+D 退出Python交互式环境。
现在我们可以访问twitter_samples语料库，我们可以开始编写脚本来处理推文了。
我们脚本的目标是计算在twitter_samples语料库的子集中出现形容词和名词的数量：
- 名词，根据它最基本的定义，通常指一个人、地方或者事物。例如，电影，书籍和汉堡都是名词。计算名词可以帮助确定正在讨论的主题数量。
- **形容词，**是修饰名词（或代词）的词，例如：一个恐怖的电影，有趣的书，或者美味的汉堡。计算形容词可以决定使用什么类型的语言。
您可以稍后扩展此脚本以计算正面形容词（伟大的，令人敬畏的， 快乐的等）与负面形容词（无聊，蹩脚，悲伤等），可用于分析推文的情绪或关于产品或电影的评论。此脚本提供的数据可以反过来用于与该产品或电影相关的决策。
我们将在下一步开始我们的脚本。
第三步，把句子分词
首先，在您选择的文本编辑器中，创建我们将要使用的脚本并调用它nlp.py。
在我们的文件中，首先导入语料库。然后创建一个tweets变量并从positive_tweets.json文件把它分配到推文字符串列表。
nlp.py
from nltk.corpus import twitter_samples
tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')
复制代码当我们第一次加载推文列表时，每条推文都用一个字符串来表示。在我们确定推文中哪些词是形容词或名词之前，我们首先需要对我们的推文进行分词。
Tokenization是将一系列字符串分解为单词、关键字、短语、符号和其他元素，我们称之为分词。让我们创建一个名为tweets_tokens的新变量，为其分配分词的推文列表：
nlp.py
from nltk.corpus import twitter_samples
tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')
tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json')
复制代码这个新变量tweets_tokens是一个列表，其中每个元素都是一个分词列表。现在我们有了每条推文的分词，我们可以用适当的POS标签标记这些分词。
第四步，标记句子
为了访问NLTK的POS标记器，我们需要导入它。所有import语句都必须在脚本的开头。让我们把这个新的导入放在另一个导入声明中。
nlp.py
from nltk.corpus import twitter_samples
from nltk.tag import pos_tag_sents
tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')
tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json')
复制代码现在，我们可以标记每个token 。NLTK允许我们使用以下方式一次完成所有操作：pos_tag_sents()。我们将创建一个新变量tweets_tagged，来存储标记列表。这个新行可以直接放在我们当前脚本的末尾：
tweets_tagged = pos_tag_sents(tweets_tokens)
复制代码要想知道标记的token长什么样，这是我们tweets_tagged列表中的第一个元素：
[(u'#FollowFriday', 'JJ'), (u'@France_Inte', 'NNP'), (u'@PKuchly57','NNP'),(u'@Milipol_Paris', 'NNP'), (u'for', 'IN'), (u'being', 'VBG'), (u'top', 'JJ'),(u'engaged', 'VBN'), (u'members', 'NNS'), (u'in', 'IN'), (u'my', 'PRP$'),(u'community', 'NN'), (u'this', 'DT'), (u'week', 'NN'), (u':)', 'NN')]
复制代码我们可以看到我们的推文被表示为一个列表，对于每个token，我们都有关于其POS标签的信息。每个token/标记对都保存为元组。
在NLTK中，形容词的缩写是JJ。
所述标记器NLTK标记单数名词（NN），复数名词（NNS）。为简化起见，我们只会通过跟踪NN标记来计算单数名词。
在下一步中，我们将计算在我们的语料库中出现多少次JJ和NN。
第五步，计算POS标签
我们将使用累加器（计数）变量跟踪JJ并NN出现的次数，并在每次找到标记时不断添加该变量。首先让我们在脚本的底部创建计数，我们将首先设置为零。
nlp.py
from nltk.corpus import twitter_samples
from nltk.tag import pos_tag_sents
tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')
tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json')
JJ_count = 0
NN_count = 0
复制代码在我们创建变量之后，我们将创建两个for循环。第一个循环将迭代列表中的每个推文。第二个循环将通过每个推文中的每个token /标签对进行迭代。对于每对，我们将使用适当的元组索引查找标记。
然后，使用条件语句检查标签是否匹配字符串'JJ'或'NN'。如果标记匹配，我们将add（+=1）添加到适当的累加器。
nlp.py
from nltk.corpus import twitter_samples
from nltk.tag import pos_tag_sents
tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')
tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json')
JJ_count = 0
NN_count = 0
for tweet in tweets_tagged:
for pair in tweet:
tag = pair[1]
if tag == 'JJ':
JJ_count += 1
elif tag == 'NN':
NN_count += 1
复制代码在两个循环完成后，语料库中会看到形容词和名词的总数。想要查看我们的脚本找到多少个形容词和名词的话，在脚本末尾添加print语句。
nlp.py
...
for tweet in tweets_tagged:
for pair in tweet:
tag = pair[1]
if tag == 'JJ':
JJ_count += 1
elif tag == 'NN':
NN_count += 1
print('Total number of adjectives = ', JJ_count)
print('Total number of nouns =', NN_count)
复制代码现在，我们的程序能够输出在语料库中找到的形容词和名词的数量了。
第六步，运行NLP脚本
保存nlp.py文件并运行它来查看我们找到多少个形容词和名词：
$ python nlp.py
复制代码请耐心等待，脚本运行可能需要几秒钟。如果一切顺利，当我们运行脚本时，我们应该得到以下输出：
Total number of adjectives = 6094
Total number of nouns = 13180
复制代码如果您的输出也是这样，则表示您已成功完成本教程啦！
完整的代码
对于我们完整的代码，我们添加一些注释。我们的脚本如下所示：
nlp.py
# Import data and tagger
from nltk.corpus import twitter_samples
from nltk.tag import pos_tag_sents
# Load tokenized tweets
tweets_tokens = twitter_samples.tokenized('positive_tweets.json')
# Tag tagged tweets
tweets_tagged = pos_tag_sents(tweets_tokens)
# Set accumulators
JJ_count = 0
NN_count = 0
# Loop through list of tweets
for tweet in tweets_tagged:
for pair in tweet:
tag = pair[1]
if tag == 'JJ':
JJ_count += 1
elif tag == 'NN':
NN_count += 1
# Print total numbers for each adjectives and nouns
print('Total number of adjectives = ', JJ_count)
print('Total number of nouns = ', NN_count)
复制代码我们在本教程中使用了通过NLTK下载的Twitter语料库，但您可以读取自己的数据。现在，您可以扩展代码以计算复数和单数名词，对形容词进行情感分析，或使用matplotlib可视化您的数据。
结论
在本教程中，您学习了一些自然语言处理技术，以使用Python中的NLTK库分析文本。现在，您可以在Python中下载语料库、token 、标记和计数POS标记。您可以利用本教程来简化在Python中处理自己的文本数据的过程。如果您对NLP感兴趣, 可以访问腾讯云学院自然语言处理相关课程。
参考文献：《How To Work with Language Data in Python 3 using the Natural Language Toolkit (NLTK)》
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此文已由作者授权腾讯云+社区发布，原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1161355?fromSource=waitui
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