自己动手做聊天机器人 二-初识NLTK库

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NLTK是一个比较优秀的自然语言处理工具包，是我们聊天机器人需要的比较重要的一个工具，本节介绍它的安装和基本使用

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NLTK库安装

pip install nltk

执行python并下载书籍：

[root@centos #] pythonPython 2.7.11 (default, Jan 22 2016, 08:29:18)[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwinType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import nltk>>> nltk.download()

选择book后点Download开始下载

下载完成以后再输入：

>>> from nltk.book import *

你会看到可以正常加载书籍如下：

*** Introductory Examples for the NLTK Book ***Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9Type the name of the text or sentence to view it.Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.text1: Moby Dick by Herman Melville 1851text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811text3: The Book of Genesistext4: Inaugural Address Corpustext5: Chat Corpustext6: Monty Python and the Holy Grailtext7: Wall Street Journaltext8: Personals Corpustext9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908

这里面的text*都是一个一个的书籍节点，直接输入text1会输出书籍标题：

>>> text1<Text: Moby Dick by Herman Melville 1851>

 

搜索文本

执行

>>> text1.concordance("former")

会显示20个包含former的语句上下文

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我们还可以搜索相关词，比如：

>>> text1.similar("ship")whale boat sea captain world way head time crew man other pequod linedeck body fishery air boats side voyage

输入了ship，查找了boat，都是近义词

 

我们还可以查看某个词在文章里出现的位置：

>>> text4.dispersion_plot(["citizens", "democracy", "freedom", "duties", "America"])

 

词统计

len(text1)：返回总字数

set(text1)：返回文本的所有词集合

len(set(text4))：返回文本总词数

text4.count("is")：返回“is”这个词出现的总次数

FreqDist(text1)：统计文章的词频并按从大到小排序存到一个列表里

fdist1 = FreqDist(text1);fdist1.plot(50, cumulative=True)：统计词频，并输出累计图像

纵轴表示累加了横轴里的词之后总词数是多少，这样看来，这些词加起来几乎达到了文章的总词数

fdist1.hapaxes()：返回只出现一次的词

text4.collocations()：频繁的双联词

 

 

自然语言处理关键点

词意理解：中国队大胜美国队；中国队大败美国队。“胜”、“败”一对反义词，却表达同样的意思：中国赢了，美国输了。这需要机器能够自动分析出谁胜谁负

自动生成语言：自动生成语言基于语言的自动理解，不理解就无法自动生成

机器翻译：现在机器翻译已经很多了，但是还很难达到最佳，比如我们把中文翻译成英文，再翻译成中文，再翻译成英文，来回10轮，发现和最初差别还是非常大的。

人机对话：这也是我们想做到的最终目标，这里有一个叫做“图灵测试”的方式，也就是在5分钟之内回答提出问题的30%即通过，能通过则认为有智能了。

 

自然语言处理分两派，一派是基于规则的，也就是完全从语法句法等出发，按照语言的规则来分析和处理，这在上个世纪经历了很多年的试验宣告失败，因为规则太多太多，而且很多语言都不按套路出牌，想象你追赶你的影子，你跑的快他跑的更快，你永远都追不上它。另一派是基于统计的，也就是收集大量的语料数据，通过统计学习的方式来理解语言，这在当代越来越受重视而且已经成为趋势，因为随着硬件技术的发展，大数据存储和计算已经不是问题，无论有什么样的规则，语言都是有统计规律的，当然基于统计也存在缺陷，那就是“小概率事件总是不会发生的”导致总有一些问题解决不了。

下一节我们就基于统计的方案来解决语料的问题。