1 緣起
本文試著向讀者們介紹自然語言處理（Natural Language Processing）這壹領域，通常簡稱為 NLP。然而，不同於壹般只是描述 NLP 重要概念的文章，本文還借助 Python 來形象地說明。對於不熟悉 Python 的讀者們，本文也提供了部分參考資料教妳如何進行 Python 編程。
2 相關介紹
2.1 自然語言處理
自然語言處理廣納了眾多技術，對自然或人類語言進行自動生成，處理與分析。雖然大部分 NLP 技術繼承自語言學和人工智能，但同樣受到諸如機器學習，計算統計學和認知科學這些相對新興的學科影響。
在展示 NLP 技術的例子前，有必要介紹些非常基礎的術語。請註意：為了讓文章通俗易懂，這些定義在語言上就不壹定考究。
詞例（Token）：對輸入文本做任何實際處理前，都需要將其分割成諸如詞、標點符號、數字或純字母數字（alphanumerics）等語言單元（linguistic units）。這些單元被稱為詞例。
句子：由有序的詞例序列組成。
詞例還原（Tokenization）：將句子還原成所組成的詞例。以分割型語言（segmented languages）英語為例，空格的存在使詞例還原變得相對容易同時也索然無味。然而，對於漢語和阿拉伯語，因為沒有清晰的邊界，這項工作就稍顯困難。另外，在某些非分割型語言（non-segmented languages）中，幾乎所有的字符（characters）都能以單字（one-character）存在，但同樣也可以組合在壹起形成多字（multi-characterwords）形式。
語料庫：通常是由豐富句子組成的海量文本。
詞性標簽（Part-of-speech (POS) Tag）：任壹單詞都能被歸入到至少壹類詞匯集（set of lexical）或詞性條目（part-of-speech categories）中，例如：名詞、動詞、形容詞和冠詞等。詞性標簽用符號來代表壹種詞匯條目——NN（名詞）、VB（動詞）、JJ（形容詞）和?AT（冠詞）。Brown Corpus?是最悠久，也是最常用的標註集之壹。詳情且聽下回分解。
剖析樹（Parse Tree）：利用形式語法（formal grammar）的定義，可以用樹狀圖來表示給定句子的句法（syntactic）結構。
認識了基本的術語，下面讓我們了解 NLP 常見的任務：
詞性標註（POS Tagging）：給定壹個句子和組詞性標簽，常見的語言處理就是對句子中的每個詞進行標註。舉個例子，The ball is red，詞性標註後將變成?The/AT ball/NN is/VB red/JJ。最先進的詞性標註器[9]準確率高達 96%。文本的詞性標註對於更復雜的 NLP 問題，例如我們後面會討論到的句法分析（parsing）和機器翻譯（machine translation）非常必要。
計算形態學（Computational Morphology）：大量建立在“語素”（morphemes/stems）基礎上的詞組成了自然語言，語素雖然是最小的語言單元，卻富含意義。計算形態學所關心的是用計算機發掘和分析詞的內部結構。
句法分析（Parsing）：在語法分析的問題中，句法分析器（parser）將給定句子構造成剖析樹。為了分析語法，某些分析器假定壹系列語法規則存在，但目前的解析器已經足夠機智地借助復雜的統計模型[1]直接推斷分析樹。多數分析器能夠在監督式設置（supervised setting）下操作並且句子已經被詞性標註過了。統計句法分析是自然語言處理中非常活躍的研究領域。
機器翻譯（Machine Translation（MT））：機器翻譯的目的是讓計算機在沒有人工幹預的情況下，將給定某種語言的文本流暢地翻譯成另壹種語言文本。這是自然語言處理中最艱巨的任務之壹，這些年來已經用許多不同的方式解決。幾乎所有的機器翻譯方法都依賴了詞性標註和句法分析作為預處理。
2.2 Python
Python 是壹種動態類型（dynamically-typed），面向對象的解釋式（interpreted）編程語言。雖然它的主要優勢在於允許編程人員快速開發項目，但是大量的標準庫使它依然能適應大規模產品級工程項目。Python 的學習曲線非常陡峭並且有許多優秀的在線學習資源[11]。
2.3 自然語言工具集（Natural Language Toolkit）
盡管 Python 絕大部分的功能能夠解決簡單的 NLP 任務，但不足以處理標準的自然語言處理任務。這就是?NLTK （自然語言處理工具集）誕生的原因。NLTK 集成了模塊和語料，以開源許可發布，允許學生對自然語言處理研究學習和生產研究。使用 NLTK 最大的優勢是集成化（entirely self-contained），不僅提供了方便的函數和封裝用於建立常見自然語言處理任務塊，而且提供原始和預處理的標準語料庫版本應用在自然語言處理的文獻和課程中。
3 使用 NLTK
NLTK 官網提供了很棒的說明文件和教程進行學習指導[13]。單純復述那些作者們的文字對於他們和本文都不公平。因此我會通過處理四個難度系數依次上升的 NLP 任務來介紹 NLTK。這些任務都來自於 NLTK 教程中沒有給出答案的練習或者變化過。所以每個任務的解決辦法和分析都是本文原創的。
3.1 NLTK 語料庫
正如前文所說，NLTK 囊括數個在 NLP 研究圈裏廣泛使用的實用語料庫。在本節中，我們來看看三個下文會用到的語料庫：
布朗語料庫（Brown Corpus）：Brown Corpus of Standard American English 被認為是第壹個可以在計算語言學處理[6]中使用的通用英語語料庫。它包含了壹百萬字 1961 年出版的美語文本。它代表了通用英語的樣本，采樣自小說，新聞和宗教文本。隨後，在大量的人工標註後，誕生了詞性標註過的版本。
古登堡語料庫（Gutenberg Corpus）：古登堡語料庫從最大的在線免費電子書[5]平臺?古登堡計劃（Gutenberg Project）?中選擇了 14 個文本，整個語料庫包含了壹百七十萬字。
Stopwords Corpus：除了常規的文本文字，另壹類諸如介詞，補語，限定詞等含有重要的語法功能，自身卻沒有什麽含義的詞被稱為停用詞（stop words）。NLTK 所收集的停用詞語料庫（Stopwords Corpus）包含了 來自 11 種不同語言（包括英語）的 2400 個停用詞。
3.2 NLTK 命名約定
在開始利用 NLTK 處理我們的任務以前，我們先來熟悉壹下它的命名約定（naming conventions）。最頂層的包（package）是 nltk，我們通過使用完全限定（fully qualified）的加點名稱例如：nltk.corpus?and?nltk.utilities?來引用它的內置模塊。任何模塊都能利用 Python 的標準結構?from . . . import . . .?來導入頂層的命名空間。
3.3 任務 1 ： 探索語料庫
上文提到，NLTK 含有多個 NLP 語料庫。我們把這個任務制定為探索其中某個語料庫。
任務：用 NLTK 的?corpus?模塊讀取包含在古登堡語料庫的?austen-persuasion.txt，回答以下問題：
這個語料庫壹***有多少字？
這個語料庫有多少個唯壹單詞（unique words）？
前 10 個頻率最高的詞出現了幾次？
利用?corpus?模塊可以探索內置的語料庫，而且 NLTK 還提供了包含多個好用的類和函數在概率模塊中，可以用來計算任務中的概率分布。其中壹個是?FreqDist，它可以跟蹤分布中的采樣頻率（sample frequencies）。清單1?演示了如何使用這兩個模塊來處理第壹個任務。
清單 1: NLTK 內置語料庫的探索.
Python
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# 導入 gutenberg 集
>>> from nltk.corpus import gutenberg
# 都有些什麽語料在這個集合裏？
>>> print gutenberg.fileids()
['austen-emma.txt', 'austen-persuasion.txt', 'austen-sense.txt', 'bible-kjv.txt', 'blake-poems.txt', 'bryant-stories.txt', 'burgess-busterbrown.txt', 'carroll-alice.txt', 'chesterton-ball.txt', 'chesterton-brown.txt', 'chesterton-thursday.txt', 'edgeworth-parents.txt', 'melville-moby_dick.txt', 'milton-paradise.txt', 'shakespeare-caesar.txt', 'shakespeare-hamlet.txt', 'shakespeare-macbeth.txt', 'whitman-leaves.txt']
# 導入 FreqDist 類
>>> from nltk import FreqDist
# 頻率分布實例化
>>> fd = FreqDist()
# 統計文本中的詞例
>>> for word in gutenberg.words('austen-persuasion.txt'):
... fd.inc(word)
...
>>> print fd.N() # total number of samples
98171
>>> print fd.B() # number of bins or unique samples
6132
# 得到前 10 個按頻率排序後的詞
>>> for word in fd.keys()[:10]:
... print word, fd[word]
, 6750
the 3120
to 2775
. 2741
and 2739
of 2564
a 1529
in 1346
was 1330
; 1290
解答：簡奧斯丁的小說?Persuasion?總***包含 98171 字和 6141 個唯壹單詞。此外，最常見的詞例是逗號，接著是單詞the。事實上，這個任務最後壹部分是最有趣的經驗觀察之壹，完美說明了單詞的出現現象。如果妳對海量的語料庫進行統計，將每個單詞的出現次數和單詞出現的頻率由高到低記錄在表中，我們可以直觀地發現列表中詞頻和詞序的關系。事實上，齊普夫（Zipf）證明了這個關系可以表達為數學表達式，例如：對於任意給定單詞，$fr$ = $k$, $f$ 是詞頻，$r$ 是詞的排列，或者是在排序後列表中的詞序，而 $k$ 則是壹個常數。所以，舉個例子，第五高頻的詞應該比第十高頻的詞的出現次數要多兩倍。在 NLP 文獻中，以上的關系通常被稱為“齊普夫定律（Zipf’s Law）”。
即使由齊普夫定律描述的數學關系不壹定完全準確，但它依然對於人類語言中單詞分布的刻畫很有用——詞序小的詞很常出現，而稍微詞序大壹點的則較為少出現，詞序非常大的詞則幾乎沒有怎麽出現。任務 1?最後壹部分使用 NLTK 非常容易通過圖形進行可視化，如?清單 1a?所示。相關的?log-log?關系，如圖 1，可以很清晰地發現我們語料庫中對應的擴展關系。