Python之自然语言处理库snowNLP

一、介绍

SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。

GitHub - isnowfy/snownlp: Python library for processing Chinese text

二、snowNLP *** 作详解

2.1 安装

pip install snownlp 

2.2 功能详解

1）中文分词（Character-Based Generative Model）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文学的海洋中，有一部名为《薄雾》的小说，它犹如一颗闪耀的明珠，让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中，我们将探讨这部小说所展现的情感与人性，以及它在文学史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
print(s.words)

2）词性标注（TnT 3-gram 隐马）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文学的海洋中，有一部名为《薄雾》的小说，它犹如一颗闪耀的明珠，让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中，我们将探讨这部小说所展现的情感与人性，以及它在文学史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
for i in s.tags: 
   print(i) 

3）情感分析（朴素贝叶斯算法）

现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好。

情感分析的结果是一个0~1之间的数字，数字越大表示这句话越偏向于肯定的态度，数字越小表示越偏向于否定的态度。

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文学的海洋中，有一部名为《薄雾》的小说，它犹如一颗闪耀的明珠，让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中，我们将探讨这部小说所展现的情感与人性，以及它在文学史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
print(s.sentiments)
   

 4）文本分类（Naiv eBayes）

模型训练（若是想要利用新训练的模型进行情感分析，可修改 snownlp/seg/__init__.py 里的

data_path

指向刚训练好的文件）

#coding:UTF-8from snownlp import sentimentif __name__ == "__main__":
  # 重新训练模型
  sentiment.train('./neg.txt', './pos.txt')
  # 保存好新训练的模型
  sentiment.save('sentiment.marshal')

5）转换成拼音（Trie树实现的最大匹配）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文学的海洋中，有一部名为《薄雾》的小说，它犹如一颗闪耀的明珠，让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中，我们将探讨这部小说所展现的情感与人性，以及它在文学史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
print(s.pinyin)

6）繁体转简体（Trie树实现的最大匹配）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文學的海洋中，有一部名為《薄霧》的小說，它猶如一顆閃耀的明珠，讓人過目難忘。 這部作品講述了一段發生在上世紀初的跨越階級的愛情故事。 在這篇文學短評中，我們將探討這部小說所展現的情感與人性，以及它在文學史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
print(s.han)

7）提取文本关键词（TextRank算法）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文学的海洋中，有一部名为《薄雾》的小说，它犹如一颗闪耀的明珠，让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中，我们将探讨这部小说所展现的情感与人性，以及它在文学史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
print(s.keywords(5))

8）提取文本摘要（TextRank算法）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文学的海洋中，有一部名为《薄雾》的小说，它犹如一颗闪耀的明珠，让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中，我们将探讨这部小说所展现的情感与人性，以及它在文学史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
print(s.summary(5))

10）Tokenization（分割成句子）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPtxt = u'''在文学的海洋中，有一部名为《薄雾》的小说，它犹如一颗闪耀的明珠，让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中，我们将探讨这部小说所展现的情感与人性，以及它在文学史上的地位。'''s = SnowNLP(txt)
print(s.sentences)

 9）tf（词频），idf（逆文档频率：可以用于tf-idf关键词提取）

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPs = SnowNLP([[u'这篇', u'文章'],
             [u'那篇', u'论文'],
             [u'这个']])print("tf：")
print(s.tf)
print("\n")print("idf：")
print(s.idf)

11）文本相似（BM25）

1. 文本的相似度是通过上面的tf和idf来计算的，这里给出的也是词的相似度分析。

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from snownlp import SnowNLPs = SnowNLP([[u'这篇', u'文章'],
             [u'那篇', u'论文'],
             [u'这个']])print(s.sim([u'文章']))

2. 用 sklearn库的句子相似度的计算方法，计算 TF 矩阵中两个向量的相似度，实际上就是求解两个向量夹角的余弦值：点乘积除以二者的模长，公式如下

cosθ=a·b/|a|*|b|

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import numpy as np
from scipy.linalg import norm
 
def tf_similarity(s1, s2):
          
    def add_space(s):
        return ' '.join(s)
    
    # 将字中间加入空格
    s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
    # 转化为TF矩阵
    cv = CountVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
    corpus = [s1, s2]
    vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
    # 计算TF系数
    return np.dot(vectors[0], vectors[1]) / (norm(vectors[0]) * norm(vectors[1]))
 
s1 = '我出生在中国'
s2 = '我生于中国'
print(tf_similarity(s1, s2))  # 结果：0.7302967433402214

2.3 情感分析源码解析

class Sentiment(object):    def __init__(self):
        self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型    def save(self, fname, iszip=True):
        self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型    def load(self, fname=data_path, iszip=True):
        self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型    # 分词以及去停用词的 *** 作    
    def handle(self, doc):
        words = seg.seg(doc) # 分词
        words = normal.filter_stop(words) # 去停用词
        return words # 返回分词后的结果    def train(self, neg_docs, pos_docs):
        data = []
        # 读入负样本
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        # 读入正样本
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        # 调用的是Bayes模型的训练方法
        self.classifier.train(data)    def classify(self, sent):
        # 1、调用sentiment类中的handle方法
        # 2、调用Bayes类中的classify方法
        ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法
        if ret == 'pos':
            return prob
        return 1-probclass Sentiment(object):    def __init__(self):
        self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型    def save(self, fname, iszip=True):
        self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型    def load(self, fname=data_path, iszip=True):
        self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型    # 分词以及去停用词的 *** 作    
    def handle(self, doc):
        words = seg.seg(doc) # 分词
        words = normal.filter_stop(words) # 去停用词
        return words # 返回分词后的结果    def train(self, neg_docs, pos_docs):
        data = []
        # 读入负样本
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        # 读入正样本
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        # 调用的是Bayes模型的训练方法
        self.classifier.train(data)    def classify(self, sent):
        # 1、调用sentiment类中的handle方法
        # 2、调用Bayes类中的classify方法
        ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法
        if ret == 'pos':
            return prob
        return 1-prob

从上述的代码中，classify函数和train函数是两个核心的函数，其中，train函数用于训练一个情感分类器，classify函数用于预测。在这两个函数中，都同时使用到的handle函数，handle函数的主要工作为对输入文本分词和去停用词。

情感分类的基本模型是贝叶斯模型 Bayes，对于贝叶斯模型，这里就先介绍一下机器学习算法—朴素贝叶斯的公式，详细说明可查看 python版 朴素贝叶斯-基础 - 简书。对于有两个类别c1和c2的分类问题来说，其特征为w1,⋯,wn，特征之间是相互独立的，属于类别c1的贝叶斯模型的基本过程为：

其中：