NLTK（natural language toolkit）是一套基於python的自然語言處理工具集。
1. NLTK安裝與功能描述
（1）NLTK安裝
首先，打開終端安裝nltk
pip install nltk
打開Python終端並輸入以下內容來安裝 NLTK 包
import nltk
nltk.download()
（2）語言處理任務與相應NLTK模塊以及功能描述
（3）NLTK自帶的語料庫（corpus）
在nltk.corpus包下，提供了幾類標註好的語料庫。見下表
| 語料庫 | 說明 |
| gutenberg | 一個有若干萬部的小說語料庫，多是古典作品 |
| webtext | 收集的網絡廣告等內容 |
| nps_chat | 有上萬條聊天消息語料庫，即時聊天消息爲主 |
| brown | 一個百萬詞級的英語語料庫，按文體進行分類 |
| reuters | 路透社語料庫，上萬篇新聞方檔，約有1百萬字，分90個主題，並分爲訓練集和測試集兩組 |
| inaugural | 演講語料庫，幾十個文本，都是總統演說 |
from nltk.corpus import brown
print(brown.categories()) #輸出brown語料庫的類別
print(len(brown.sents())) #輸出brown語料庫的句子數量
print(len(brown.words())) #輸出brown語料庫的詞數量
'''
結果爲：
['adventure', 'belles_lettres', 'editorial', 'fiction', 'government', 'hobbies',
'humor', 'learned', 'lore', 'mystery', 'news', 'religion', 'reviews', 'romance',
'science_fiction']
57340
1161192
'''
2. NLTK詞頻統計（Frequency）
NLTK 中的FreqDist( ) 類主要記錄了每個詞出現的次數，根據統計數據生成表格或繪圖。其結構簡單，用一個有序詞典進行實現。
| 方法 | 作用 |
| B() | 返回詞典的長度 |
| plot(title,cumulative=False) | 繪製頻率分佈圖，若cumu爲True，則是累積頻率分佈圖 |
| tabulate() | 生成頻率分佈的表格形式 |
| most_common() | 返回出現次數最頻繁的詞與頻度 |
| hapaxes() | 返回只出現過一次的詞 |
詞頻統計功能實現如下：
import nltk
tokens=[ 'my','dog','has','flea','problems','help','please',
'maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid',
'my','dalmation','is','so','cute','I','love','him' ]
#統計詞頻
freq = nltk.FreqDist(tokens)
#輸出詞和相應的頻率
for key,val in freq.items():
print (str(key) + ':' + str(val))
#可以把最常用的5個單詞拿出來
standard_freq=freq.most_common(5)
print(standard_freq)
#繪圖函數爲這些詞頻繪製一個圖形
freq.plot(20, cumulative=False)
3. NLTK去除停用詞（stopwords）
from nltk.corpus import stopwords
tokens=[ 'my','dog','has','flea','problems','help','please',
'maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid',
'my','dalmation','is','so','cute','I','love','him' ]
clean_tokens=tokens[:]
stwords=stopwords.words('english')
for token in tokens:
if token in stwords:
clean_tokens.remove(token)
print(clean_tokens)
4. NLTK分句和分詞（tokenize）
（1）nltk分句
from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Hello Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(sent_tokenize(mytext))
結果如下：
['Hello Adam, how are you?', 'I hope everything is going well.', 'Today is a good day, see you dude.']
（2） nltk分詞
from nltk.tokenize import word_tokenize
mytext = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
print(word_tokenize(mytext))
結果如下：
['Hello', 'Mr.', 'Adam', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', 'hope', 'everything', 'is', 'going', 'well', '.', 'Today', 'is', 'a', 'good', 'day', ',', 'see', 'you', 'dude', '.']
（3） nltk標記非英語語言文本
from nltk.tokenize import sent_tokenize
mytext = "Bonjour M. Adam, comment allez-vous? J'espère que tout va bien. Aujourd'hui est un bon jour."
print(sent_tokenize(mytext,"french"))
結果如下：
['Bonjour M. Adam, comment allez-vous?', "J'espère que tout va bien.", "Aujourd'hui est un bon jour."]
5. NLTK詞幹提取 （Stemming）
單詞詞幹提取就是從單詞中去除詞綴並返回詞根。（比方說 working 的詞幹是 work。）搜索引擎在索引頁面的時候使用這種技術，所以很多人通過同一個單詞的不同形式進行搜索，返回的都是相同的，有關這個詞幹的頁面。
詞幹提取的算法有很多，但最常用的算法是 Porter 提取算法。NLTK 有一個 PorterStemmer 類，使用的就是 Porter 提取算法。
（1） PorterStemmer
from nltk.stem import PorterStemmer
porter_stemmer = PorterStemmer()
print(porter_stemmer.stem('working'))
#結果爲：work
（2）LancasterStemmer
from nltk.stem import LancasterStemmer
lancaster_stemmer = LancasterStemmer()
print(lancaster_stemmer.stem('working'))
#結果爲：work
（3）SnowballStemmer 提取非英語單詞詞幹
SnowballStemmer 類，除了英語外，還可以適用於其他 13 種語言。支持的語言如下：
from nltk.stem import SnowballStemmer
print(SnowballStemmer.languages)
#結果爲：
('danish', 'dutch', 'english', 'finnish', 'french', 'german', 'hungarian', 'italian', 'norwegian', 'porter', 'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish')
使用 SnowballStemmer 類的 stem() 函數來提取非英語單詞
from nltk.stem import SnowballStemmer
french_stemmer = SnowballStemmer('french')
print(french_stemmer.stem("French word"))
#結果爲：french word
6. NLTK詞形還原（Lemmatization）
（1）詞形還原與詞幹提取類似， 但不同之處在於詞幹提取經常可能創造出不存在的詞彙，詞形還原的結果是一個真正的詞彙。
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('increases'))
#結果爲：increase
（2） 結果可能是同義詞或具有相同含義的不同詞語。有時，如果你試圖還原一個詞，比如 playing,還原的結果還是 playing。這是因爲默認還原的結果是名詞，如果你想得到動詞，可以通過以下的方式指定。
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))
#結果爲：play
（3）實際上，這是一個非常好的文本壓縮水平。最終壓縮到原文本的 50％ 到 60％ 左右。結果可能是動詞，名詞，形容詞或副詞：
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="v"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="n"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="a"))
print(lemmatizer.lemmatize('playing', pos="r"))
'''
結果爲：
play
playing
playing
playing
'''
7. NLTK詞性標註（POS Tag）
（1）詞性標註是把一個句子中的單詞標註爲名詞，形容詞，動詞等。
import nltk
text=nltk.word_tokenize('what does the fox say')
print(text)
print(nltk.pos_tag(text))
'''
結果爲：
['what', 'does', 'the', 'fox', 'say']
輸出是元組列表，元組中的第一個元素是單詞，第二個元素是詞性標籤
[('what', 'WDT'), ('does', 'VBZ'), ('the', 'DT'), ('fox', 'NNS'), ('say', 'VBP')]
'''
（2）簡化的詞性標記集列表（Part of Speech）
| 標記（Tag） | 含義（Meaning） | 例子（Examples） |
| ADJ | 形容詞（adjective） | new，good，high，special，big |
| ADV | 副詞（adverb） | really,，already，still，early，now |
| CNJ | 連詞（conjunction） | and，or，but，if，while |
| DET | 限定詞（determiner） | the，a，some，most，every |
| EX | 存在量詞（existential） | there，there's |
| FW | 外來詞（foreign word） | dolce，ersatz，esprit，quo，maitre |
| MOD | 情態動詞（modal verb） | will，can，would，may，must |
| N | 名詞（noun） | year，home，costs，time |
| NP | 專有名詞（proper noun） | Alison，Africa，April，Washington |
| NUM | 數詞（number） | twenty-four，fourth，1991，14:24 |
| PRO | 代詞（pronoun） | he，their，her，its，my，I，us |
| P | 介詞（preposition） | on，of，at，with，by，into，under |
| TO | 詞 to（the word to） | to |
| UH | 感嘆詞（interjection） | ah，bang，ha，whee，hmpf，oops |
| V | 動詞（verb） | is，has，get，do，make，see，run |
| VD | 過去式（past tense） | said，took，told，made，asked |
| VG | 現在分詞（present participle） | making，going，playing，working |
| VN | 過去分詞（past participle） | given，taken，begun，sung |
| WH | wh限定詞（wh determiner） | who，which，when，what，where |
8. NLTK中的wordnet
wordnet 是爲自然語言處理構建的數據庫。它包括部分詞語的一個同義詞組和一個簡短的定義。
（1）通過 wordnet可以得到給定詞的定義和例句
from nltk.corpus import wordnet
syn = wordnet.synsets("pain") #獲取“pain”的同義詞集
print(syn[0].definition())
print(syn[0].examples())
'''
結果爲：
a symptom of some physical hurt or disorder
['the patient developed severe pain and distension']
'''
（2）使用 wordnet來獲得同義詞
from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets('Computer'):
for lemma in syn.lemmas():
synonyms.append(lemma.name())
print(synonyms)
'''
結果爲：
['computer', 'computing_machine', 'computing_device', 'data_processor', 'electronic_computer', 'information_processing_system', 'calculator', 'reckoner', 'figurer', 'estimator', 'computer']
'''
（3）使用wordnet來獲取反義詞
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets("small"):
for l in syn.lemmas():
if l.antonyms(): #判斷是否是正確的反義詞
antonyms.append(l.antonyms()[0].name())
print(antonyms)
'''
結果爲：
['large', 'big', 'big']
'''