自然语言处理(NLP)之pyltp的介绍与使用(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)

pyltp的简介

语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广，是国内外最具影响力的中文处理基础平台。它提供的功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等。

pyltp 是 LTP 的 Python 封装，同时支持Python2和Python3版本。Python3的安装方法为：

pip3 install pyltp

官网下载网址：https://pypi.org/project/pyltp/0.1.7/
官方使用说明文档：https://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/develop/api.html

若pyltp安装失败，可以参考博文：pyltp安装教程及简单使用 - 大明王 - 博客园

在使用该模块前，需要下载完整的模型文件，文件下载地址为：https://pan.baidu.com/share/link?shareid=1988562907&uk=2738088569#list/path=%2F 。pyltp 的所有输入的分析文本和输出的结果的编码均为 UTF-8。模型的数据文件如下：

其中，cws.model用于分词模型，lexicon.txt为分词时添加的用户字典，ner.model为命名实体识别模型，parser.model为依存句法分析模型，pisrl.model为语义角色标注模型，pos为词性标注模型。

pyltp的使用

pyltp的使用示例项目结构如下：

分句

分句指的是将一段话或一片文章中的文字按句子分开，按句子形成独立的单元。示例的Python代码sentenct_split.py如下：

from pyltp import SentenceSplitter# 分句
doc = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。' \'盖茨原计划从明年1月9日至14日陆续访问中国和日本，目前，他决定在行程中增加对韩国的访问。莫莱尔表示，' \'盖茨在访韩期间将会晤韩国国防部长官金宽镇，就朝鲜近日的行动交换意见，同时商讨加强韩美两军同盟关系等问题，' \'拟定共同应对朝鲜挑衅和核计划的方案。'# 分句
sents = SentenceSplitter.split(doc)for i, sent in enumerate(sents):print(i, sent)

运行结果：

0 据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。
1 盖茨原计划从明年1月9日至14日陆续访问中国和日本，目前，他决定在行程中增加对韩国的访问。
2 莫莱尔表示，盖茨在访韩期间将会晤韩国国防部长官金宽镇，就朝鲜近日的行动交换意见，同时商讨加强韩美两军同盟关系等问题，拟定共同应对朝鲜挑衅和核计划的方案。

分词

分词指的是将一句话按词语分开，按词语形成独立的单元。示例的Python代码words_split.py如下：

import os
from pyltp import Segmentorcws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词
print(type(words))  # type:是对象
print('/'.join(words))segmentor.release()

运行结果：

<class 'pyltp.VectorOfString'>
据/韩联社/12月/28日/反映/，/美/国防部/发言人/杰夫·莫莱尔/27日/表示/，/美/国防部长/盖茨/将/于/2011年/1月/14日/访问/韩国/。

词性标注

词性标注指的是一句话分完词后，制定每个词语的词性。示例的Python代码postagger.py如下：

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词
print(words)  # type: object# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注for word, postag in zip(words, postags):print(word, postag)# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()'''
词性标注结果说明
https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3
'''

运行结果：

<pyltp.VectorOfString object at 0x000001B4139C9CF0>
据 p
韩联社 ni
12月 nt
28日 nt
反映 v
， wp
美 j
国防部 n
发言人 n
杰夫·莫莱尔 nh
27日 nt
表示 v
， wp
美 j
国防部长 n
盖茨 nh
将 d
于 p
2011年 nt
1月 nt
14日 nt
访问 v
韩国 ns
。 wp

词性标注结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

命名实体识别

命名实体识别（NER）指的是识别出一句话或一段话或一片文章中的命名实体，比如人名，地名，组织机构名。示例的Python代码ner.py如下：

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger
from pyltp import NamedEntityRecognizer# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词
print(list(words))# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注
print(list(postags))#  命名实体识别
ner_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/ner.model')  # 命名实体识别模型路径，模型名称为`pos.model`recognizer = NamedEntityRecognizer()  # 初始化实例
recognizer.load(ner_model_path)  # 加载模型
# netags = recognizer.recognize(words, postags)  # 命名实体识别
# print(type(netags))  # type: object# 提取识别结果中的人名，地名，组织机构名
persons, places, orgs = set(), set(), set()netags = list(recognizer.recognize(words, postags))  # 命名实体识别
print(netags)i = 0
for tag, word in zip(netags, words):j = i# 人名if 'Nh' in tag:if str(tag).startswith('S'):persons.add(word)elif str(tag).startswith('B'):union_person = wordwhile netags[j] != 'E-Nh':j += 1if j < len(words):union_person += words[j]persons.add(union_person)# 地名if 'Ns' in tag:if str(tag).startswith('S'):places.add(word)elif str(tag).startswith('B'):union_place = wordwhile netags[j] != 'E-Ns':j += 1if j < len(words):union_place += words[j]places.add(union_place)# 机构名if 'Ni' in tag:if str(tag).startswith('S'):orgs.add(word)elif str(tag).startswith('B'):union_org = wordwhile netags[j] != 'E-Ni':j += 1if j < len(words):union_org += words[j]orgs.add(union_org)i += 1print('人名：', '，'.join(persons))
print('地名：', '，'.join(places))
print('组织机构：', '，'.join(orgs))# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
recognizer.release()

运行结果：

['据', '韩联社', '12月', '28日', '反映', '，', '美', '国防部', '发言人', '杰夫·莫莱尔', '27日', '表示', '，', '美', '国防部长', '盖茨', '将', '于', '2011年', '1月', '14日', '访问', '韩国', '。']
['p', 'ni', 'nt', 'nt', 'v', 'wp', 'j', 'n', 'n', 'nh', 'nt', 'v', 'wp', 'j', 'n', 'nh', 'd', 'p', 'nt', 'nt', 'nt', 'v', 'ns', 'wp']
['O', 'S-Ni', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-Ni', 'E-Ni', 'O', 'S-Nh', 'O', 'O', 'O', 'S-Ns', 'O', 'S-Nh', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'S-Ns', 'O']
人名： 盖茨，杰夫·莫莱尔
地名： 韩国，美
组织机构： 美国防部，韩联社

命名实体识别结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

依存句法分析

依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。示例的Python代码parser.py代码如下：

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词
print(list(words))# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注
print(list(postags))# 依存句法分析
par_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/parser.model')  # 模型路径，模型名称为`parser.model`parser = Parser()  # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析
print(arcs)  # type: objectrely_id = [arc.head for arc in arcs]  # 提取依存父节点id
print(rely_id)
relation = [arc.relation for arc in arcs]  # 提取依存关系
print(relation)
heads = ['Root' if id == 0 else words[id - 1] for id in rely_id]  # 匹配依存父节点词语
print(heads)for i in range(len(words)):print(relation[i] + '(' + words[i] + ', ' + heads[i] + ')')# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
parser.release()

运行结果：

['据', '韩联社', '12月', '28日', '反映', '，', '美', '国防部', '发言人', '杰夫·莫莱尔', '27日', '表示', '，', '美', '国防部长', '盖茨', '将', '于', '2011年', '1月', '14日', '访问', '韩国', '。']
['p', 'ni', 'nt', 'nt', 'v', 'wp', 'j', 'n', 'n', 'nh', 'nt', 'v', 'wp', 'j', 'n', 'nh', 'd', 'p', 'nt', 'nt', 'nt', 'v', 'ns', 'wp']
<pyltp.VectorOfParseResult object at 0x000001DDF2F797B0>
[12, 5, 4, 5, 1, 1, 8, 9, 10, 12, 12, 0, 12, 15, 16, 22, 22, 22, 21, 21, 18, 12, 22, 12]
['ADV', 'SBV', 'ATT', 'ADV', 'POB', 'WP', 'ATT', 'ATT', 'ATT', 'SBV', 'ADV', 'HED', 'WP', 'ATT', 'ATT', 'SBV', 'ADV', 'ADV', 'ATT', 'ATT', 'POB', 'VOB', 'VOB', 'WP']
['表示', '反映', '28日', '反映', '据', '据', '国防部', '发言人', '杰夫·莫莱尔', '表示', '表示', 'Root', '表示', '国防部长', '盖茨', '访问', '访问', '访问', '14日', '14日', '于', '表示', '访问', '表示']
ADV(据, 表示)
SBV(韩联社, 反映)
ATT(12月, 28日)
ADV(28日, 反映)
POB(反映, 据)
WP(，, 据)
ATT(美, 国防部)
ATT(国防部, 发言人)
ATT(发言人, 杰夫·莫莱尔)
SBV(杰夫·莫莱尔, 表示)
ADV(27日, 表示)
HED(表示, Root)
WP(，, 表示)
ATT(美, 国防部长)
ATT(国防部长, 盖茨)
SBV(盖茨, 访问)
ADV(将, 访问)
ADV(于, 访问)
ATT(2011年, 14日)
ATT(1月, 14日)
POB(14日, 于)
VOB(访问, 表示)
VOB(韩国, 访问)
WP(。, 表示)

依存句法关系：

关系类型	Tag	Description	Example
主谓关系	SBV	subject-verb	我送她一束花 (我 <– 送)
动宾关系	VOB	直接宾语，verb-object	我送她一束花 (送 –> 花)
间宾关系	IOB	间接宾语，indirect-object	我送她一束花 (送 –> 她)
前置宾语	FOB	前置宾语，fronting-object	他什么书都读 (书 <– 读)
兼语	DBL	double	他请我吃饭 (请 –> 我)
定中关系	ATT	attribute	红苹果 (红 <– 苹果)
状中结构	ADV	adverbial	非常美丽 (非常 <– 美丽)
动补结构	CMP	complement	做完了作业 (做 –> 完)
并列关系	COO	coordinate	大山和大海 (大山 –> 大海)
介宾关系	POB	preposition-object	在贸易区内 (在 –> 内)
左附加关系	LAD	left adjunct	大山和大海 (和 <– 大海)
右附加关系	RAD	right adjunct	孩子们 (孩子 –> 们)
独立结构	IS	independent structure	两个单句在结构上彼此独立
核心关系	HED	head	指整个句子的核心

依存句法分析结果可参考网址：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html 。

语义角色标注

语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、受益者（Beneficiary）、工具（Instrument）、处所（Location）、目标（Goal）和来源（Source）等。示例的Python代码rolelabel.py如下：

import os
from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, SementicRoleLabeller# 分词
cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
lexicon_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/lexicon.txt')  # 参数lexicon是自定义词典的文件路径segmentor = Segmentor()
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path)sent = '据韩联社12月28日反映，美国防部发言人杰夫·莫莱尔27日表示，美国防部长盖茨将于2011年1月14日访问韩国。'
words = segmentor.segment(sent)  # 分词
print(list(words))# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注
print(list(postags))# 依存句法分析
par_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/parser.model')  # 模型路径，模型名称为`parser.model`parser = Parser()  # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析
print(arcs)# 语义角色标注
srl_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data/pisrl_win.model')  # 语义角色标注模型目录路径labeller = SementicRoleLabeller()  # 初始化实例
labeller.load(srl_model_path)  # 加载模型
roles = labeller.label(words, postags, arcs)  # 语义角色标注
print(roles)  # type: object# 打印结果
for role in roles:print(words[role.index], end=' ')print(role.index, "".join(["%s:(%d,%d) " % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))# 释放模型
segmentor.release()
postagger.release()
parser.release()
labeller.release()

运行结果：

['据', '韩联社', '12月', '28日', '反映', '，', '美', '国防部', '发言人', '杰夫·莫莱尔', '27日', '表示', '，', '美', '国防部长', '盖茨', '将', '于', '2011年', '1月', '14日', '访问', '韩国', '。']
['p', 'ni', 'nt', 'nt', 'v', 'wp', 'j', 'n', 'n', 'nh', 'nt', 'v', 'wp', 'j', 'n', 'nh', 'd', 'p', 'nt', 'nt', 'nt', 'v', 'ns', 'wp']
<pyltp.VectorOfParseResult object at 0x0000014214F89750>
[dynet] random seed: 1145443137
[dynet] allocating memory: 2000MB
[dynet] memory allocation done.
<pyltp.SementicRoles object at 0x0000014214F89870>
反映 4 A0:(1,1) A0:(2,3)
表示 11 MNR:(0,5) A0:(6,9) TMP:(10,10) A1:(13,22)
访问 21 A0:(13,15) ADV:(16,16) TMP:(17,20) A1:(22,22)

如果windows下使用模型pisrl.model会报错，解决办法：

下载这个把pisrl.model替换掉

http://model.scir.yunfutech.com/server/3.4.0/pisrl_win.model