StandfordNLP

简介

Stanford NLP是包含了53种语言预训练模型的自然语言处理工具包. 英文自然是支持的, 但目前仅支持繁体中文, 不支持简体中文, 所以应用还是有限的.

基于PyTorch, 支持多种语言的完整文本分析管道, 包含:

• 分词tokenize

• 词性标注pos

• 词形归并lemma

• 依存关系解析depparse

代码地址: Github

使用说明: StanfordNLP

使用方法

安装与模型下载

包直接使用pip进行安装:

pip install stanfordnlp

在使用之前, 需要下载对应语言已经训练好的模型. 可以在程序中通过download函数指定目录进行下载.

import stanfordnlp
stanfordnlp.download("en", "path/to/put_in/model")

如果下载不动可以直接从说明文档提供的地址进行下载:

• Installation & Model Download

(虽然可能还是下载很慢, 但用IDM至少可以断点续传:d)

加载模型

创建一个Pipeline管道对象, 加载所有模型, 使用的方法为:

stanfordnlp.Pipeline(processors=DEFAULT_PROCESSORS_LIST, lang='en', models_dir=DEFAULT_MODEL_DIR, treebank=None,
                 use_gpu=True, **kwargs)

关键的参数有:

• processors: 这里指定整个管道包含哪些过程, 根据实际中的需求指定. 默认值为"tokenize,mwt,pos,lemma,depparse", 是一个字符串, 过程之间用逗号隔开. 上面5个过程即这个包提供的所有过程, 分别代表:

  • tokenize: 分词

  • mwt: 词合并, 意思是多个单词合在一起, 作为一个整体表意.

  • pos: 词性标注

  • lemma: 词元表示, 即词形归并. 将时态, 单复数等变形还原回词元的形式. 并不会直接代替, 而是通过结果中属性的方式进行保存.

  • depparse: 依存关系解析

• lang: 语言. 指定处理的语言, 注意要提前下载好对应语言的模型.

• models_dir: 模型所处的目录位置.

• use_gpu: 是否使用GPU.

创建一个pipeline之后, 就可以使用它的__call__方法得到结果了.

pipeline = stanfordnlp.Pipeline(models_dir="path/to/put_in/model", lang="en", use_gpu=True)
doc = pipeline("Barack Obama was born in Hawaii.  He was elected president in 2008.")

结果提取

上面得到的doc就是包含所有结果的一个对象. StanfordNLP的结果是分为若干的级别的, 每个级别都有自己独特的属性, 以及连接子级结果的属性. 从高到低有:

• Document: 调用pipeline的__call__方法得到的结果就是Document. 我们提供的字符串被认为是一篇文章, 因此最高级别的结果就是文章所对应的级别.

    doc = pipeline("Barack Obama was born in Hawaii.  He was elected president in 2008.")
    doc

    <stanfordnlp.pipeline.doc.Document at 0x26647dfe518>
• Sentence: 每篇文章是有若干个句子组成的. 调用Document的sentences属性即可得到所有句子对象组成的列表.

    doc.sentences

    [<stanfordnlp.pipeline.doc.Sentence at 0x2678ec509e8>,
     <stanfordnlp.pipeline.doc.Sentence at 0x2678ec50a58>]

  拿出其中一个句子. 对于句子对象, 有以下的属性:

  • words: 获取这个句子中所有单词对象的结果:

      doc.sentences[0].words

      [<Word index=1;text=Barack;lemma=Barack;upos=PROPN;xpos=NNP;feats=Number=Sing;governor=4;dependency_relation=nsubj:pass>,
       <Word index=2;text=Obama;lemma=Obama;upos=PROPN;xpos=NNP;feats=Number=Sing;governor=1;dependency_relation=flat>,
        <Word index=3;text=was;lemma=be;upos=AUX;xpos=VBD;feats=Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin;governor=4;dependency_relation=aux:pass>,
       <Word index=4;text=born;lemma=bear;upos=VERB;xpos=VBN;feats=Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass;governor=0;dependency_relation=root>,
       <Word index=5;text=in;lemma=in;upos=ADP;xpos=IN;feats=_;governor=6;dependency_relation=case>,
       <Word index=6;text=Hawaii;lemma=Hawaii;upos=PROPN;xpos=NNP;feats=Number=Sing;governor=4;dependency_relation=obl>,
       <Word index=7;text=.;lemma=.;upos=PUNCT;xpos=.;feats=_;governor=4;dependency_relation=punct>]

    可以看到, 是Word对象的列表, 按顺序给出了每个单词的索引, 词元, 词性等等信息. 囊括的信息范围是在初始化Pipeline对象时指定的.

  • tokens: 获取句子中的Token对象. 在StanfordNLP中, token和word是不同的概念, 虽然在形式上, 以及对应关系上看来往往是完全相同的, 但Token对象和Word对象有着不同的属性和方法, 而且如果pipeline中选择了mwt, 会对单词合并成词组, 就可能造成两个列表中元素数量的不同.

      doc.sentences[0].tokens

      [<Token index=1;words=[<Word index=1;text=Barack;lemma=Barack;upos=PROPN;xpos=NNP;feats=Number=Sing;governor=4;dependency_relation=nsubj:pass>]>,
       <Token index=2;words=[<Word index=2;text=Obama;lemma=Obama;upos=PROPN;xpos=NNP;feats=Number=Sing;governor=1;dependency_relation=flat>]>,
       <Token index=3;words=[<Word index=3;text=was;lemma=be;upos=AUX;xpos=VBD;feats=Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin;governor=4;dependency_relation=aux:pass>]>,
       <Token index=4;words=[<Word index=4;text=born;lemma=bear;upos=VERB;xpos=VBN;feats=Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass;governor=0;dependency_relation=root>]>,
       <Token index=5;words=[<Word index=5;text=in;lemma=in;upos=ADP;xpos=IN;feats=_;governor=6;dependency_relation=case>]>,
       <Token index=6;words=[<Word index=6;text=Hawaii;lemma=Hawaii;upos=PROPN;xpos=NNP;feats=Number=Sing;governor=4;dependency_relation=obl>]>,
       <Token index=7;words=[<Word index=7;text=.;lemma=.;upos=PUNCT;xpos=.;feats=_;governor=4;dependency_relation=punct>]>]

    可以看到Token作为Word的上一级, 是可能包含多个单词的, 在Token.words属性中体现.

  • dependencies: 句子中每个单词的依赖关系, 也是以列表的形式体现的.

• Token: 句子的下一级就是token了, 这是分词的结果, 一般来说一个token对应一个word, 但由于mwt合并的关系, 也可能包含多个word. 使用Sentence.tokens属性获取句子的token列表.

  对于某个token, 有以下的属性和方法可以使用.

  • words: 这个token包含的word列表, 通常是只有一个元素的列表.

      doc.sentences[0].tokens[0].words

      [<Word index=1;text=Barack;lemma=Barack;upos=PROPN;xpos=NNP;feats=Number=Sing;governor=4;dependency_relation=nsubj:pass>]

    可以看到是元素是Word对象.

  • index: token对应的索引

      doc.sentences[0].tokens[0].index

      '1'

    注意返回的是一个字符串格式的数字.

  • text: token对应的字符串

      doc.sentences[0].tokens[0].text

      'Barack'
• Word: 最底级的对象, 代表一个单词.

  • pos, xpos: 两个属性是等价的. treebank-specific part-of-speech

  • upos: universal part-of-speech. 与上面的属性都是表示单词的词性, 属于两套标准体系.

  • dependency_relation: 依赖关系

  • governor: 依赖于第几个word, index是从1开始的

  • lemma: 词元

  • parent_token: 单词所属的token, 返回的是一个Token对象

  • text: word对应的字符串

    doc.sentences[0].words[0].pos
    doc.sentences[0].words[0].xpos
    doc.sentences[0].words[0].upos
    doc.sentences[0].words[0].dependency_relation
    doc.sentences[0].words[0].governor
    doc.sentences[0].words[0].index
    doc.sentences[0].words[0].lemma
    doc.sentences[0].words[0].text

    'NNP'
    'NNP'
    'PROPN'
    'nsubj:pass'
    4
    '1'
    'Barack'
    'Barack'