NLTK学习笔记(四):自然语言处理的一些算法研究

比眉伴天荒 2022-05-16 00:48 290阅读 0赞

> 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。

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## 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)

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## 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)

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## 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))

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## 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)

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## 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')