本文主要對(duì)詞干提取及詞形還原以及最大匹配算法進(jìn)行了介紹和代碼示例，Python實(shí)現(xiàn)，下面我們一起看看具體內(nèi)容。

自然語言處理中一個(gè)很重要的操作就是所謂的stemming和lemmatization，二者非常類似。它們是詞形規(guī)范化的兩類重要方式，都能夠達(dá)到有效歸并詞形的目的，二者既有聯(lián)系也有區(qū)別。

1、詞干提?。╯temming）

定義：Stemmingistheprocessforreducinginflected(orsometimesderived)wordstotheirstem,baseorrootform—generallyawrittenwordform.

解釋一下，Stemming是抽取詞的詞干或詞根形式（不一定能夠表達(dá)完整語義）。

NLTK中提供了三種最常用的詞干提取器接口，即Porterstemmer,LancasterStemmer和SnowballStemmer。

PorterStemmer基于Porter詞干提取算法，來看例子

>>> from nltk.stem.porter import PorterStemmer 
>>> porter_stemmer = PorterStemmer() 
>>> porter_stemmer.stem(‘maximum') 
u'maximum' 
>>> porter_stemmer.stem(‘presumably') 
u'presum' 
>>> porter_stemmer.stem(‘multiply') 
u'multipli' 
>>> porter_stemmer.stem(‘provision') 
u'provis' 
>>> porter_stemmer.stem(‘owed') 
u'owe' 

Lancaster Stemmer 基于Lancaster 詞干提取算法，來看例子

>>> from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer 
>>> lancaster_stemmer = LancasterStemmer() 
>>> lancaster_stemmer.stem(‘maximum') 
‘maxim' 
>>> lancaster_stemmer.stem(‘presumably') 
‘presum' 
>>> lancaster_stemmer.stem(‘presumably') 
‘presum' 
>>> lancaster_stemmer.stem(‘multiply') 
‘multiply' 
>>> lancaster_stemmer.stem(‘provision') 
u'provid' 
>>> lancaster_stemmer.stem(‘owed') 
‘ow' 

Snowball Stemmer基于Snowball 詞干提取算法，來看例子

>>> from nltk.stem import SnowballStemmer 
>>> snowball_stemmer = SnowballStemmer(“english”) 
>>> snowball_stemmer.stem(‘maximum') 
u'maximum' 
>>> snowball_stemmer.stem(‘presumably') 
u'presum' 
>>> snowball_stemmer.stem(‘multiply') 
u'multipli' 
>>> snowball_stemmer.stem(‘provision') 
u'provis' 
>>> snowball_stemmer.stem(‘owed') 
u'owe' 

2、詞形還原（lemmatization）

定義：Lemmatisation(orlemmatization)inlinguistics,istheprocessofgroupingtogetherthedifferentinflectedformsofawordsotheycanbeanalysedasasingleitem.

可見，Lemmatisation是把一個(gè)任何形式的語言詞匯還原為一般形式（能表達(dá)完整語義）。相對(duì)而言，詞干提取是簡(jiǎn)單的輕量級(jí)的詞形歸并方式，最后獲得的結(jié)果為詞干，并不一定具有實(shí)際意義。詞形還原處理相對(duì)復(fù)雜，獲得結(jié)果為詞的原形，能夠承載一定意義，與詞干提取相比，更具有研究和應(yīng)用價(jià)值。

我們會(huì)在后面給出一個(gè)同MaxMatch算法相結(jié)合的更為復(fù)雜的例子。

這里介紹下詞干提取和詞形還原的聯(lián)系與區(qū)別：

詞形還原（lemmatization），是把一個(gè)任何形式的語言詞匯還原為一般形式（能表達(dá)完整語義），而詞干提取

（stemming）是抽取詞的詞干或詞根形式（不一定能夠表達(dá)完整語義）。詞形還原和詞干提取是詞形規(guī)范化的兩類

重要方式，都能夠達(dá)到有效歸并詞形的目的，二者既有聯(lián)系也有區(qū)別

現(xiàn)將共同點(diǎn)和聯(lián)系總結(jié)為以下４方面：

（１）目標(biāo)一致。詞干提取和詞形還原的目標(biāo)均為將詞的屈折形態(tài)或派生形態(tài)簡(jiǎn)化或歸并為詞干（stem）

或原形的基礎(chǔ)形式，都是一種對(duì)詞的不同形態(tài)的統(tǒng)一歸并的過程。

（２）結(jié)果部分交叉。詞干提取和詞形還原不是互斥關(guān)系，其結(jié)果是有部分交叉的。一部分詞利用這兩類方法都能達(dá)到相同的詞形轉(zhuǎn)換效果。如“dogs”的詞

干為“dog”，其原形也為“dog”。

（３）主流實(shí)現(xiàn)方法類似。目前實(shí)現(xiàn)詞干提取和詞形還原的主流實(shí)現(xiàn)方法均是利用語言中存在的規(guī)則或利用詞典映射提取詞干或獲得詞的原形。

（４）應(yīng)用領(lǐng)域相似。主要應(yīng)用于信息檢索和文本、自然語言處理等方面，二者均是這些應(yīng)用的基本步驟

二者的區(qū)別歸納為以下５方面：

（１）在原理上，詞干提取主要是采用“縮減”的方法，將詞轉(zhuǎn)換為詞干，如將“cats”處理為“cat”，將“effective”處理為“effect”。而詞形還原主要采用“轉(zhuǎn)變”

的方法，將詞轉(zhuǎn)變?yōu)槠湓?，如將“drove”處理為“drive”，將“driving”處理為“drive”。

（２）在復(fù)雜性上，詞干提取方法相對(duì)簡(jiǎn)單，詞形還原則需要返回詞的原形，需要對(duì)詞形進(jìn)行分析，不僅要進(jìn)行詞綴的轉(zhuǎn)化，還要進(jìn)行詞性識(shí)別，區(qū)分相同詞形但

原形不同的詞的差別。詞性標(biāo)注的準(zhǔn)確率也直接影響詞形還原的準(zhǔn)確率，因此，詞形還原更為復(fù)雜。

（３）在實(shí)現(xiàn)方法上，雖然詞干提取和詞形還原實(shí)現(xiàn)的主流方法類似，但二者在具體實(shí)現(xiàn)上各有側(cè)重。詞干提取的實(shí)現(xiàn)方法主要利用規(guī)則變化進(jìn)行詞綴的去除和縮減，從而達(dá)到詞的簡(jiǎn)化效果。詞形還原則相對(duì)較復(fù)雜，有復(fù)雜的形態(tài)變化，單純依據(jù)規(guī)則無法很好地完成。其更依賴于詞典，進(jìn)行詞形變化和原形的映射，生成詞典中的有效詞。

（４）在結(jié)果上，詞干提取和詞形還原也有部分區(qū)別。詞干提取的結(jié)果可能并不是完整的、具有意義的詞，而只是詞的一部分，如“revival”詞干提取的結(jié)果為“reviv”，“ailiner”詞干提取的結(jié)果為“airlin”。而經(jīng)詞形還原處理后獲得的結(jié)果是具有一定意義的、完整的詞，一般為詞典中的有效詞。

（５）在應(yīng)用領(lǐng)域上，同樣各有側(cè)重。雖然二者均被應(yīng)用于信息檢索和文本處理中，但側(cè)重不同。詞干提取更多被應(yīng)用于信息檢索領(lǐng)域，如Solr、Lucene等，用于擴(kuò)展檢索，粒度較粗。詞形還原更主要被應(yīng)用于文本挖掘、自然語言處理，用于更細(xì)粒度、更為準(zhǔn)確的文本分析和表達(dá)

相對(duì)而言，詞干提取是簡(jiǎn)單的輕量級(jí)的詞形歸并方式，最后獲得的結(jié)果為詞干，并不一定具有實(shí)際意義。詞形還原處理相對(duì)復(fù)雜，獲得結(jié)果為詞的原形，能夠承載一定意義，與詞干提取相比，更具有研究和應(yīng)用價(jià)值

3、最大匹配算法（MaxMatch）

MaxMatch算法在中文自然語言處理中常常用來進(jìn)行分詞（或許從名字上你已經(jīng)能想到它是基于貪婪策略設(shè)計(jì)的一種算法）。通常，英語中一句話里的各個(gè)詞匯之間通過空格來分割，這是非常straightforward的，但是中文卻沒有這個(gè)遍歷。例如“我愛中華人民共和國”，這句話被分詞的結(jié)果可能是這樣的{‘我'，‘愛'，‘中華'，‘人民'，‘共和國'}，又或者是{‘我'，‘愛'，‘中華人民共和國'}，顯然我們更傾向于后者的分詞結(jié)果。因?yàn)椤腥A人民共和國'顯然是一個(gè)專有名詞（把這樣一個(gè)詞分割來看顯然并不明智）。我們選擇后者的策略就是所謂的MaxMatch，即最大匹配。因?yàn)椤腥A人民共和國'這個(gè)詞顯然要比‘中華'，‘人民'，‘共和國'這些詞都長(zhǎng)。

我們可以通過一個(gè)英文的例子來演示MaxMatch算法（其實(shí)中文處理的道理也是一樣的）。算法從右側(cè)開始逐漸減少字符串長(zhǎng)度，以此求得可能匹配的最大長(zhǎng)度的字符串?？紤]到我們所獲得的詞匯可能包含有某種詞型的變化，所以其中使用了Lemmatisation，然后在詞庫里進(jìn)行匹配查找。

from nltk.stem import WordNetLemmatizer 
from nltk.corpus import words 
 
wordlist = set(words.words()) 
wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer() 
 
def max_match(text): 
  pos2 = len(text) 
  result = '' 
  while len(text) > 0:     
    word = wordnet_lemmatizer.lemmatize(text[0:pos2]) 
    if word in wordlist: 
      result = result + text[0:pos2] + ' ' 
      text = text[pos2:] 
      pos2 = len(text) 
    else: 
      pos2 = pos2-1         
  return result[0:-1] 

來看看算法的實(shí)現(xiàn)效果

>>> string = 'theyarebirds' 
>>> print(max_match(string)) 
they are birds 

當(dāng)然，上述代碼尚有一個(gè)不足，就是當(dāng)字符串中存在非字母字符時(shí)（例如數(shù)字標(biāo)點(diǎn)等），它可能會(huì)存在一些問題。有興趣的讀者不妨自己嘗試完善改進(jìn)這個(gè)版本的實(shí)現(xiàn)。

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于Python自然語言處理之詞干,詞形與MaxMatch算法代碼詳解的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站：

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