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NLTK学习笔记(四):自然语言处理的一些算法研究
自然语言处理中算法设计有两大部分：分而治之 和 转化 思想。一个是将大问题简化为小问题，另一个是将问题抽象化，向向已知转化。前者的例子：归并排序；后者的例子：判断相邻元素是否相同（与排序）。
这次总结的自然语言中常用的一些基本算法，算是入个门了。
递归
使用递归速度上会受影响，但是便于理解算法深层嵌套对象。而一些函数式编程语言会将尾递归优化为迭代。
如果要计算n个词有多少种组合方式？按照阶乘定义：n! = n*(n-1)*...*1
def func(wordlist):
length = len(wordlist)
if length==1:
return 1
else:
return func(wordlist[1:])*length如果要寻找word下位词的大小，并且将他们加和。
from nltk.corpus import wordnet as wn
def func(s):#s是WordNet里面的对象
return 1+sum(func(child) for child in s.hyponyms())
dog = wn.synset(‘dog.n.01‘)
print(func(dog))构建一个字母查找树
建立一个嵌套的字典结构，每一级的嵌套包含既定前缀的所有单词。而子查找树含有所有可能的后续词。
def WordTree(trie,key,value):
if key:
first , rest = key[0],key[1:]
if first not in trie:
trie[first] = {}
WordTree(trie[first],rest,value)
else:
trie[‘value‘] = value
WordDict = {}
WordTree(WordDict,‘cat‘,‘cat‘)
WordTree(WordDict,‘dog‘,‘dog‘)
print(WordDict)贪婪算法:不确定边界自然语言的分割问题(退火算法的非确定性搜索)
爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。
import nltk
from random import randint
#text = ‘doyou‘
#segs = ‘01000‘
def segment(text,segs):#根据segs，返回切割好的词链表
words = []
last = 0
for i in range(len(segs)):
if segs[i]==‘1‘:#每当遇见1,说明是词分界
words.append(text[last:i+1])
last = i+1
words.append(text[last:])
return words
def evaluate(text,segs): #计算这种词分界的得分。作为分词质量，得分值越小越好(分的越细和更准确之间的平衡)
words = segment(text,segs)
text_size = len(words)
lexicon_size = len(‘ ‘.join(list(set(words))))
return text_size + lexicon_size
###################################以下是退火算法的非确定性搜索############################################
def filp(segs,pos):#在pos位置扰动
return segs[:pos]+str(1-int(segs[pos]))+segs[pos+1:]
def filp_n(segs,n):#扰动n次
for i in range(n):
segs = filp(segs,randint(0,len(segs)-1))#随机位置扰动
return segs
def anneal(text,segs,iterations,cooling_rate):
temperature = float(len(segs))
while temperature>=0.5:
best_segs,best = segs,evaluate(text,segs)
for i in range(iterations):#扰动次数
guess = filp_n(segs,int(round(temperature)))
score = evaluate(text,guess)
if score<best:
best ,best_segs = score,guess
score,segs = best,best_segs
temperature = temperature/cooling_rate #扰动边界，进行降温
print( evaluate(text,segs),segment(text,segs))
print()
return segs
text = ‘doyouseethekittyseethedoggydoyoulikethekittylikethedoggy‘
seg = ‘0000000000000001000000000010000000000000000100000000000‘
anneal(text,seg,5000,1.2)动态规划
它在自然语言中运用非常广泛。首先他需要一张表，用来将每一次的子结果存放在查找表之中。避免了重复计算子问题！！！
这里我们讨论一个梵文组合旋律的问题。短音节：S，一个长度；长音节：L，两个长度。所以构建长度为2的方式：{SS,L}。
首先用递归的方式编写一下找到任意音节的函数
def func1(n):
if n==0:
return [""]
elif n==1:
return ["S"]
else:
s = ["S" + item for item in func1(n-1)]
l = ["L" + item for item in func1(n-2)]
return s+l
print(func1(4))使用动态规划来实现找到任意音节的函数
之前递归十分占用时间，如果是40个音节，我们需要重复计算632445986次。如果使用动态规划，我们可以把结果存到一个表中，需要时候调用，而不是很坑爹重复计算。
def func2(n):#采用自下而上的动态规划
lookup = [[""],["S"]]
for i in range(n-1):
s = ["S"+ item for item in lookup[i+1]]
l = ["L" + item for item in lookup[i]]
lookup.append(s+l)
return lookup
print(func2(4)[4])
print(func2(4))def func3(n,lookup={0:[""],1:["S"]}):#采用自上而下的动态规划
if n not in lookup:
s = ["S" + item for item in func3(n-1)]
l = ["L" + item for item in func3(n-2)]
lookup[n] = s+l
return lookup[n]#必须返回lookup[n].否则递归的时候会出错
print(func3(4))对于以上两种方法，自下而上的方法在某些时候会浪费资源，因为，子问题不一定是解决主问题的必要条件。
NLTK自带装饰符:默记
装饰器
@memoize会存储每次函数调用时的结果及参数，那么之后的在调用，就不用重复计算。而我们可以只把精力放在上层逻辑，而不是更关注性能和时间（被解决了）
from nltk import memoize
@memoize
def func4(n):
if n==0:
return [""]
elif n==1:
return ["S"]
else:
s = ["S" + item for item in func4(n-1)]
l = ["L" + item for item in func4(n-2)]
return s+l
print(func4(4))其他的应用
这里主要介绍一下除了上述两种主要算法外，一些小的使用技巧和相关基础概念。
词汇多样性
词汇多样性主要取决于：平均词长（字母个数/每个单词）、平均句长（单词个数/每个句子）和文本中没歌词出现的次数。
from nltk.corpus import gutenberg
for fileid in gutenberg.fileids():
num_chars = len(gutenberg.raw(fileid))
num_words = len(gutenberg.words(fileid))
num_sents = len(gutenberg.sents(fileid))
num_vocab = len(set(w.lower() for w in gutenberg.words(fileid)))
print(int(num_chars/num_words),int(num_words/num_sents),int(num_words/num_vocab),‘from‘,fileid)文体差异性
文体差异性可以体现在很多方面：动词、情态动词、名词等等。这里我们以情态动词为例，来分析常见情态动词的在不同文本的差别。
from nltk.corpus import brown
from nltk import FreqDist,ConditionalFreqDist
cfd = ConditionalFreqDist(( genere,word) for genere in brown.categories() for word in brown.words(categories=genere))
genres=[‘news‘,‘religion‘,‘hobbies‘]
models = [‘can‘,‘could‘,‘will‘,‘may‘,‘might‘,‘must‘]
cfd.tabulate(conditions = genres,samples=models)随机语句生成
从《创世纪》中得到所有的双连词，根据概率分布，来判断哪些词最有可能跟在给定词后面。
import nltk
def create_sentence(cfd,word,num=15):
for i in range(num):
print(word,end=" ")
word = cfd[word].max()#查找word最有可能的后缀
text= nltk.corpus.genesis.words("english-kjv.txt")
bigrams = nltk.bigrams(text)
cfd = nltk.ConditionalFreqDist(bigrams)
print(create_sentence(cfd,‘living‘))词谜问题解决
单词长度>=3,并且一定有r,且只能出现‘egivrvonl‘中的字母。
puzzle_word = nltk.FreqDist(‘egivrvonl‘)
base_word = ‘r‘
wordlist = nltk.corpus.words.words()
result = [w for w in wordlist if len(w)>=3 and base_word in w and nltk.FreqDist(w)<=puzzle_word]
#通过FreqDist比较法（比较键对应的value），来完成字母只出现一次的要求！！！
print(result)时间和空间权衡:全文检索系统
除了研究算法，分析内部实现外。构造辅助数据结构，可以显著加快程序执行。
import nltk
def raw(file):
contents = open(file).read()
return str(contents)
def snippet(doc,term):#查找doc中term的定位
text = ‘ ‘*30+raw(doc)+‘ ‘*30
pos = text.index(term)
return text[pos-30:pos+30]
files = nltk.corpus.movie_reviews.abspaths()
idx = nltk.Index((w,f) for f in files for w in raw(f).split())
#注意nltk.Index格式
query = ‘tem‘
while query!=‘quit‘ and query:
query = input(‘>>> input the word:‘)
if query in idx:
for doc in idx[query]:
print(snippet(doc,query))
else:
print(‘Not found‘)欢迎进一步交流本博文相关内容：
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