Python自然语言处理：使用NLTK函数分析文本数据

自然语言处理是指用计算机技术处理和分析人类语言的方法，其领域极其广泛，包括语音识别、语音合成、机器翻译、信息检索、信息抽取等。百度、谷歌、微软等公司都在进行自然语言处理研究。

NLTK是Python的自然语言处理工具包，其提供了众多的函数和数据集，可以用于文本分析、文本挖掘、词性标注、句法分析等。在本文中，我们将介绍如何使用NLTK函数分析文本数据。

1. 导入要分析的文本

使用Python代码导入文本，可以使用以下代码：

import nltk
nltk.download('gutenberg')
from nltk.corpus import gutenberg
fileids = gutenberg.fileids() #获取所有文本的文件名
text = gutenberg.raw(fileids[0]) #读取第一个文本

以上代码从NLTK提供的语料库中获取所有文本的文件名，并读取第一个文本，存储在变量text中。

2. 分词

分词是将一段文本分成若干个词语的过程。在使用NLTK进行文本分析时，首先需要对文本进行分词。可以使用以下代码进行分词：

from nltk.tokenize import word_tokenize
tokens = word_tokenize(text)

以上代码使用word_tokenize函数对文本进行分词，并将结果保存在变量tokens中。此函数将所有标点符号和空格都识别为一个词，因此返回的tokens列表中包含了标点符号和空格。

3. 停用词过滤

在分词结果中，很多词语都是无意义的常用词，例如“the”、“and”、“of”等。这些词语在文本分析过程中往往会干扰分析结果，因此需要将它们去除。可以使用NLTK提供的停用词列表，进行停用词过滤。以下示例代码可以将停用词过滤后的结果保存在变量filtered_tokens中。

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [w for w in tokens if w.lower() not in stop_words]

以上代码使用set(stopwords.words('english'))获取英语停用词列表，并使用列表推导式从tokens中去除停用词，得到过滤后的结果filtered_tokens。

4. 词干提取

在分析文本时，词形变化会导致同一词语出现多次，从而影响分析结果。例如，“run”、“running”、“ran”都是“run”的词形变化。因此，对于分析结果中的词语，需要进行词干提取，将同一词语的不同变形处理成同一个词干。可以使用NLTK提供的PorterStemmer算法进行词干提取。以下示例代码将分析结果中的词语进行词干提取，并保存在变量stemmed_tokens中。

from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
stemmed_tokens = [stemmer.stem(w) for w in filtered_tokens]

以上代码创建了一个PorterStemmer对象，并使用列表推导式将过滤后的tokens列表中的词语进行词干提取。提取后的词干保存在变量stemmed_tokens中。

5. 词性标注

词性标注是将文本中的每个词汇标注上其词性的过程，例如名词、动词、形容词等。词性标注对于文本分析来说十分重要，因为不同词性的词汇在文本中的作用是不同的。例如，在文本中，名词通常表示实体，动词表示行为，形容词表示特征等。可以使用NLTK提供的pos_tag函数进行词性标注。以下示例代码将过滤后的词语进行词性标注，并保存在变量tagged中。

from nltk import pos_tag
tagged = pos_tag(filtered_tokens)

以上代码使用pos_tag函数，将过滤后的词语进行词性标注，并将结果保存在变量tagged中。

总结：

本文介绍了如何使用NLTK函数对文本数据进行分析。具体步骤包括导入文本、分词、停用词过滤、词干提取和词性标注。这些步骤可以帮助我们更好地理解文本，挖掘文本中的价值信息。但是需要注意，在文本分析过程中，需要考虑不同文本的特点，选择不同的分析方法和参数。