半个小时搞定词性标注与关键词提取
问句解析的过程
一般问句解析需要进行分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、句法分析以及查询问句分类等。这些事情我们从头开始做无非是重复造轮子，傻子才会这么做，人之所以为人是因为会使用工具。网络上有关中文的NLP工具有很多，介绍几个不错的：
第一个要数哈工大的LTP(语言技术平台)了，它可以做中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术
第二个就是博森科技了，它除了做中文分词、词性标注、命名实体识别、依存文法之外还可以做情感分析、关键词提取、新闻分类、语义联想、时间转换、新闻摘要等，但因为是商业化的公司，除了分词和词性标注免费之外全都收费
第三个就是jieba分词，这个开源小工具分词和词性标注做的挺不错的，但是其他方面还欠缺一下，如果只是中文分词的需求完全可以满足
第四个就是中科院张华平博士的NLPIR汉语分词系统，也能支持关键词提取
我们优先选择NLPIR
NLPIR使用
文档在http://pynlpir.readthedocs.io/en/latest/
首先安装pynlpir库
pip install pynlpir写个小程序测试一下分词效果：
# coding:utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
import pynlpir
pynlpir.open()
s = '聊天机器人到底该怎么做呢？'
segments = pynlpir.segment(s)
for segment in segments:
print segment[0], '\t', segment[1]
pynlpir.close()
执行效果如下：
聊天 verb
机器人 noun
到底 adverb
该 verb
怎么 pronoun
做 verb
呢 modal particle
？ punctuation mark下面我们再继续试下关键词提取效果：
key_words = pynlpir.get_key_words(s, weighted=True)
for key_word in key_words:
print key_word[0], '\t', key_word[1]输出如下：
聊天 2.0
机器人 2.0从这个小程序来看，分词和关键词提取效果很好
下面我们再来试验一个，这一次我们把分析功能全打开，部分代码如下：
s = '海洋是如何形成的'
segments = pynlpir.segment(s, pos_names='all')执行后效果如下：
海洋 noun
是 verb:verb 是
如何 pronoun:interrogative pronoun:predicate interrogative pronoun
形成 verb
的 particle:particle 的/底
海洋 2.0
形成 2.0如果我们把segments在加上一个参数pos_english=False，也就是不使用英语，那么输出就是
海洋 名词
是 动词:动词"是"
如何 代词:疑问代词:谓词性疑问代词
形成 动词
的 助词:的／底
海洋 2.0
形成 2.0解释一下
这里的segment是切词的意思，返回的是tuple(token, pos)，其中token就是切出来的词，pos就是语言属性
调用segment方法指定的pos_names参数可以是'all', 'child', 'parent'，默认是parent， 表示获取该词性的最顶级词性，child表示获取该词性的最具体的信息，all表示获取该词性相关的所有词性信息，相当于从其顶级词性到该词性的一条路径
词性分类表
查看nlpir的源代码中的pynlpir/docs/pos_map.rst，可以看出全部词性分类及其子类别如下：
POS_MAP = {
'n': ('名词', 'noun', {
'nr': ('人名', 'personal name', {
'nr1': ('汉语姓氏', 'Chinese surname'),
'nr2': ('汉语名字', 'Chinese given name'),
'nrj': ('日语人名', 'Japanese personal name'),
'nrf': ('音译人名', 'transcribed personal name')
}),
'ns': ('地名', 'toponym', {
'nsf': ('音译地名', 'transcribed toponym'),
}),
'nt': ('机构团体名', 'organization/group name'),
'nz': ('其它专名', 'other proper noun'),
'nl': ('名词性惯用语', 'noun phrase'),
'ng': ('名词性语素', 'noun morpheme'),
}),
't': ('时间词', 'time word', {
'tg': ('时间词性语素', 'time morpheme'),
}),
's': ('处所词', 'locative word'),
'f': ('方位词', 'noun of locality'),
'v': ('动词', 'verb', {
'vd': ('副动词', 'auxiliary verb'),
'vn': ('名动词', 'noun-verb'),
'vshi': ('动词"是"', 'verb 是'),
'vyou': ('动词"有"', 'verb 有'),
'vf': ('趋向动词', 'directional verb'),
'vx': ('行事动词', 'performative verb'),
'vi': ('不及物动词', 'intransitive verb'),
'vl': ('动词性惯用语', 'verb phrase'),
'vg': ('动词性语素', 'verb morpheme'),
}),
'a': ('形容词', 'adjective', {
'ad': ('副形词', 'auxiliary adjective'),
'an': ('名形词', 'noun-adjective'),
'ag': ('形容词性语素', 'adjective morpheme'),
'al': ('形容词性惯用语', 'adjective phrase'),
}),
'b': ('区别词', 'distinguishing word', {
'bl': ('区别词性惯用语', 'distinguishing phrase'),
}),
'z': ('状态词', 'status word'),
'r': ('代词', 'pronoun', {
'rr': ('人称代词', 'personal pronoun'),
'rz': ('指示代词', 'demonstrative pronoun', {
'rzt': ('时间指示代词', 'temporal demonstrative pronoun'),
'rzs': ('处所指示代词', 'locative demonstrative pronoun'),
'rzv': ('谓词性指示代词', 'predicate demonstrative pronoun'),
}),
'ry': ('疑问代词', 'interrogative pronoun', {
'ryt': ('时间疑问代词', 'temporal interrogative pronoun'),
'rys': ('处所疑问代词', 'locative interrogative pronoun'),
'ryv': ('谓词性疑问代词', 'predicate interrogative pronoun'),
}),
'rg': ('代词性语素', 'pronoun morpheme'),
}),
'm': ('数词', 'numeral', {
'mq': ('数量词', 'numeral-plus-classifier compound'),
}),
'q': ('量词', 'classifier', {
'qv': ('动量词', 'verbal classifier'),
'qt': ('时量词', 'temporal classifier'),
}),
'd': ('副词', 'adverb'),
'p': ('介词', 'preposition', {
'pba': ('介词“把”', 'preposition 把'),
'pbei': ('介词“被”', 'preposition 被'),
}),
'c': ('连词', 'conjunction', {
'cc': ('并列连词', 'coordinating conjunction'),
}),
'u': ('助词', 'particle', {
'uzhe': ('着', 'particle 着'),
'ule': ('了／喽', 'particle 了/喽'),
'uguo': ('过', 'particle 过'),
'ude1': ('的／底', 'particle 的/底'),
'ude2': ('地', 'particle 地'),
'ude3': ('得', 'particle 得'),
'usuo': ('所', 'particle 所'),
'udeng': ('等／等等／云云', 'particle 等/等等/云云'),
'uyy': ('一样／一般／似的／般', 'particle 一样/一般/似的/般'),
'udh': ('的话', 'particle 的话'),
'uls': ('来讲／来说／而言／说来', 'particle 来讲/来说/而言/说来'),
'uzhi': ('之', 'particle 之'),
'ulian': ('连', 'particle 连'),
}),
'e': ('叹词', 'interjection'),
'y': ('语气词', 'modal particle'),
'o': ('拟声词', 'onomatopoeia'),
'h': ('前缀', 'prefix'),
'k': ('后缀' 'suffix'),
'x': ('字符串', 'string', {
'xe': ('Email字符串', 'email address'),
'xs': ('微博会话分隔符', 'hashtag'),
'xm': ('表情符合', 'emoticon'),
'xu': ('网址URL', 'URL'),
'xx': ('非语素字', 'non-morpheme character'),
}),
'w': ('标点符号', 'punctuation mark', {
'wkz': ('左括号', 'left parenthesis/bracket'),
'wky': ('右括号', 'right parenthesis/bracket'),
'wyz': ('左引号', 'left quotation mark'),
'wyy': ('右引号', 'right quotation mark'),
'wj': ('句号', 'period'),
'ww': ('问号', 'question mark'),
'wt': ('叹号', 'exclamation mark'),
'wd': ('逗号', 'comma'),
'wf': ('分号', 'semicolon'),
'wn': ('顿号', 'enumeration comma'),
'wm': ('冒号', 'colon'),
'ws': ('省略号', 'ellipsis'),
'wp': ('破折号', 'dash'),
'wb': ('百分号千分号', 'percent/per mille sign'),
'wh': ('单位符号', 'unit of measure sign'),
}),
}
好，这回我们一下子完成了分词、词性标注、关键词提取。命名实体识别、句法分析以及查询问句分类我们之后再研究