自然语言处理，也就从自然语言中解读信息，知识。目前机器翻译取得一些不错的进展，深度学习在NLP的应用还比较有限。本质原因在于文本里，并未包含所有信息，语言有太多的潜台词，所以即便LSTM统计到所有的细节，仍然有限的原因。

深度学习只是一种工具，适当的输入才有恰当的输出。所以纯粹文本seq2seq的学习，在NLP上注定没有什么大用途。必须要文本解读，分词，POS, NER，建立语法树，提取事件等，然后再借助深度学习强大的统计力去建模。

nltk是学习文本处理一个很好的入门框架。里面有大量的语料供学习（大部分是英文）。比如：布朗语料库是第一个百万词级的英语电子语料库的，由布朗大学于1961 年创建。这个语料库包含500 个不同来源的文本，按照文体分类，如：新闻、社论等。

from nltk.corpus import brown

print(brown.categories())
#['adventure', 'belles_lettres', 'editorial', 'fiction', 'government', 'hobbies', 'humor', 'learned', 'lore', 'mystery', 'news', 'religion', 'reviews', 'romance', 'science_fiction']

分类很丰富，有科幻，言情，探险...

自然语言最小单元当然是字，如果英文就是字母（char-rnn这个级别的统计会直接按字/char为单元来学习）。一般有意义的处理单元是词，所以分词就是首要任务，英文nlp就占了这个优势，它本来就是分好词的，而中文分词本身就是个难题，比如新词，口语词，行业特定词汇等如何处理。

最直接的一个分析，就是统计词频，不同的文体，通过词频可以看出风格迥异。

#词频统计
fdist = nltk.FreqDist([w.lower() for w in new_words])
print(fdist)
modals = ['can', 'could', 'may', 'might', 'must', 'will']
#词频统计
for m in modals:print(m + ':', fdist[m])

nltk里还包含大量nlp基本任务的已标注数据，另外还包含了很多非英文的语料，也有繁体中文。

词性标注，就是把分好的词，确定它的词性，中文就是名动形数量代：

tokens = nltk.word_tokenize("And now for something completely different")
tagged = nltk.pos_tag(tokens)
print(tagged)
#[('And', 'CC'), ('now', 'RB'), ('for', 'IN'), ('something', 'NN'), ('completely', 'RB'), ('different', 'JJ')]

在这里我们看到and 是CC，并列连词；now 和completely 是RB，副词；for 是IN，介词；something 是NN，名词；different 是JJ，形容词。

词性就是一种“额外”信息了，比传统只统计词频，把所有词同等对待，又进了一步。text.similar()方法为一个词w 找出所有上下文w1 w w2，然

后找出所有出现在相同上下文中的词w'，即w1 w' w2。就是出现在”类似“的位置，“woman”找到的相似的词，都是“名词”

text = nltk.Text(word.lower() for word in nltk.corpus.brown.words())
text.similar('woman')
#man day time year moment car world family house boy child country
#state job place way girl war question word

针对文本处理，更多在词这个层面，统计词频，算tf-idf等，把文档向量化，然后通过传统机器学习，去分类（情感识别也是分类），比如判断名字是男或女的概率，通过的方法有贝叶斯，SVM等。这些把所有词当作同样的东西处理，得到的信息自然很有限。

真正的自然语言理解，要做到像人类一样，还有很长很长的路要走。但从文本中提供更多信息（结构化）信息，可借机器查询，这是可能的。

首先，当然是词性标注，实词比较重要，比如名词，动词。

其次，分块，尤其是名词分块（NP-chunking）

看一个句子：

the little yellow dog barked at the cat.

sentence = [("the", "DT"), ("little", "JJ"), ("yellow", "JJ"),\("dog", "NN"), ("barked", "VBD"), ("at", "IN"), ("the", "DT"), ("cat", "NN")]
grammar = "NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}"
cp = nltk.RegexpParser(grammar)
result = cp.parse(sentence)
print(result)
result.draw()

标注完词性后，我们使用一个简单的正则规则，就是DT NN，之间，可能有或没有形容词，然后把分块画出来。我们得到两个名词分块，句子也很清晰了。

有了分块，就可以识别命名实体（NER）,主要是名词短语，人物，事件，地点，组织等。有了命名实体，我们再去抽取这些实体之间的关系，比如三元组或五元组，这些就是知识图谱的基础了。

目前很流行的QA系统，在电商，客服系统里有大量的应用。其实，在我们数据库里大量的结构化数据本身就可以支持回复很多问题。比如一个股票的数据库。你想知道“昨天涨幅超过5%的股票有多少支？”。这个问题通过SQL是可以查询的，但对于普通用户就有难度了，他需要知道数据库的设计，还要会数据库查询。

from nltk import load_parser
cp = load_parser('grammars/book_grammars/sql0.fcfg')
query = 'What cities are located in China'
trees = next(cp.parse(query.split()))
for tree in cp.parse(query.split()):print(tree)

得到sql语句：

(SELECT City FROM city_table, WHERE  Country="china")

NLTK是学习，研究NLP处理的一个很好的工具包，包括深度学习的实验等都可以在这个库上进行。

关于作者：魏佳斌，互联网产品/技术总监，北京大学光华管理学院（MBA）,特许金融分析师（CFA），资深产品经理/码农。偏爱python，深度关注互联网趋势，人工智能，AI金融量化。致力于使用最前沿的认知技术去理解这个复杂的世界。

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