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-8import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import pynlpirpynlpir.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

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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