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HarvestText

Sow with little data seed, harvest much from a text field.

播撒幾多種子詞，收獲萬千領(lǐng)域?qū)?/p>

用途

HarvestText是一個專注無（弱）監(jiān)督方法，能夠整合領(lǐng)域知識（如類型，別名）對特定領(lǐng)域文本進行簡單高效地處理和分析的庫。

具體功能如下：

目錄:

• 基本處理
  • 精細(xì)分詞分句
    • 可包含指定詞和類別的分詞。充分考慮省略號，雙引號等特殊標(biāo)點的分句。
  • 實體鏈接
    • 把別名，縮寫與他們的標(biāo)準(zhǔn)名聯(lián)系起來。
  • 命名實體識別
    • 找到一句句子中的人名，地名，機構(gòu)名等命名實體。
  • 依存句法分析
    • 分析語句中各個詞語（包括鏈接到的實體）的主謂賓語修飾等語法關(guān)系，
  • 內(nèi)置資源
    • 通用停用詞，通用情感詞，IT、財經(jīng)、飲食、法律等領(lǐng)域詞典。可直接用于以上任務(wù)。
  • 信息檢索
    • 統(tǒng)計特定實體出現(xiàn)的位置，次數(shù)等。
  • 新詞發(fā)現(xiàn)
    • 利用統(tǒng)計規(guī)律（或規(guī)則）發(fā)現(xiàn)語料中可能會被傳統(tǒng)分詞遺漏的特殊詞匯。也便于從文本中快速篩選出關(guān)鍵詞。
  • 字符拼音糾錯
    • 把語句中有可能是已知實體的錯誤拼寫（誤差一個字符或拼音）的詞語鏈接到對應(yīng)實體。
  • 存取消除
    • 可以本地保存模型再讀取復(fù)用，也可以消除當(dāng)前模型的記錄。
• 高層應(yīng)用
  • 情感分析
    • 給出少量種子詞（通用的褒貶義詞語），得到語料中各個詞語和語段的褒貶度。
  • 關(guān)系網(wǎng)絡(luò)
    • 利用共現(xiàn)關(guān)系，獲得關(guān)鍵詞之間的網(wǎng)絡(luò)。或者以一個給定詞語為中心，探索與其相關(guān)的詞語網(wǎng)絡(luò)。
  • 文本摘要
    • 基于Textrank算法，得到一系列句子中的代表性句子。
  • 事實抽取
    • 利用句法分析，提取可能表示事件的三元組。
  • 簡易問答系統(tǒng)
    • 從三元組中建立知識圖譜并應(yīng)用于問答，可以定制一些問題模板。效果有待提升，僅作為示例。

使用案例:

• 《三國演義》中的社交網(wǎng)絡(luò)（實體分詞，文本摘要，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等）
• 2018中超輿情展示系統(tǒng)（實體分詞，情感分析，新詞發(fā)現(xiàn)[輔助綽號識別]等）
• 近代史綱要信息抽取及問答系統(tǒng)(命名實體識別，依存句法分析，簡易問答系統(tǒng))

用法

首先安裝，
使用pip

pip install harvesttext

或進入setup.py所在目錄，然后命令行:

python setup.py install

隨后在代碼中：

from harvesttext import HarvestText ht = HarvestText()

即可調(diào)用本庫的功能接口。

實體鏈接

給定某些實體及其可能的代稱，以及實體對應(yīng)類型。將其登錄到詞典中，在分詞時優(yōu)先切分出來，并且以對應(yīng)類型作為詞性。也可以單獨獲得語料中的所有實體及其位置：

para = "上港的武磊和恒大的郜林，誰是中國最好的前鋒？那當(dāng)然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原來是弱點的單刀也有了進步" entity_mention_dict = {'武磊':['武磊','武球王'],'郜林':['郜林','郜飛機'],'前鋒':['前鋒'],'上海上港':['上港'],'廣州恒大':['恒大'],'單刀球':['單刀']} entity_type_dict = {'武磊':'球員','郜林':'球員','前鋒':'位置','上海上港':'球隊','廣州恒大':'球隊','單刀球':'術(shù)語'} ht.add_entities(entity_mention_dict,entity_type_dict) print("\nSentence segmentation") print(ht.seg(para,return_sent=True)) # return_sent=False時，則返回詞語列表

上港 的 武磊 和 恒大 的 郜林 ， 誰 是 中國 最好 的 前鋒 ？ 那 當(dāng)然 是 武磊 武球王 了， 他 是 射手榜 第一 ， 原來 是 弱點 的 單刀 也 有 了 進步

采用傳統(tǒng)的分詞工具很容易把“武球王”拆分為“武 球王”

詞性標(biāo)注，包括指定的特殊類型。

print("\nPOS tagging with entity types") for word, flag in ht.posseg(para):print("%s:%s" % (word, flag),end = " ")

上港:球隊 的:uj 武磊:球員 和:c 恒大:球隊 的:uj 郜林:球員 ，:x 誰:r 是:v 中國:ns 最好:a 的:uj 前鋒:位置 ？:x 那:r 當(dāng)然:d 是:v 武磊:球員 武球王:球員 了:ul ，:x 他:r 是:v 射手榜:n 第一:m ，:x 原來:d 是:v 弱點:n 的:uj 單刀:術(shù)語 也:d 有:v 了:ul 進步:d

for span, entity in ht.entity_linking(para):print(span, entity)

[0, 2] (‘上海上港’, ‘#球隊#’)
[3, 5] (‘武磊’, ‘#球員#’)
[6, 8] (‘廣州恒大’, ‘#球隊#’)
[9, 11] (‘郜林’, ‘#球員#’)
[19, 21] (‘前鋒’, ‘#位置#’)
[26, 28] (‘武磊’, ‘#球員#’)
[28, 31] (‘武磊’, ‘#球員#’)
[47, 49] (‘單刀球’, ‘#術(shù)語#’)

這里把“武球王”轉(zhuǎn)化為了標(biāo)準(zhǔn)指稱“武磊”，可以便于標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的統(tǒng)計工作。

分句：

print(ht.cut_sentences(para))

[‘上港的武磊和恒大的郜林，誰是中國最好的前鋒？’, ‘那當(dāng)然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原來是弱點的單刀也有了進步’]

如果手頭暫時沒有可用的詞典，不妨看看本庫內(nèi)置資源中的領(lǐng)域詞典是否適合你的需要。

*現(xiàn)在本庫能夠也用一些基本策略來處理復(fù)雜的實體消歧任務(wù)（比如一詞多義【“老師"是指"A老師"還是"B老師”？】、候選詞重疊【xx市長/江yy？、xx市長/江yy？】）。
具體可見linking_strategy()

命名實體識別

找到一句句子中的人名，地名，機構(gòu)名等命名實體。使用了 pyhanLP 的接口實現(xiàn)。

ht0 = HarvestText() sent = "上海上港足球隊的武磊是中國最好的前鋒。" print(ht0.named_entity_recognition(sent)) {'上海上港足球隊': '機構(gòu)名', '武磊': '人名', '中國': '地名'}

依存句法分析

分析語句中各個詞語（包括鏈接到的實體）的主謂賓語修飾等語法關(guān)系，并以此提取可能的事件三元組。使用了 pyhanLP 的接口實現(xiàn)。

ht0 = HarvestText() para = "上港的武磊武球王是中國最好的前鋒。" entity_mention_dict = {'武磊': ['武磊', '武球王'], "上海上港":["上港"]} entity_type_dict = {'武磊': '球員', "上海上港":"球隊"} ht0.add_entities(entity_mention_dict, entity_type_dict) for arc in ht0.dependency_parse(para):print(arc) print(ht0.triple_extraction(para)) [0, '上港', '球隊', '定中關(guān)系', 3] [1, '的', 'u', '右附加關(guān)系', 0] [2, '武磊', '球員', '定中關(guān)系', 3] [3, '武球王', '球員', '主謂關(guān)系', 4] [4, '是', 'v', '核心關(guān)系', -1] [5, '中國', 'ns', '定中關(guān)系', 8] [6, '最好', 'd', '定中關(guān)系', 8] [7, '的', 'u', '右附加關(guān)系', 6] [8, '前鋒', 'n', '動賓關(guān)系', 4] [9, '。', 'w', '標(biāo)點符號', 4] print(ht0.triple_extraction(para)) [['上港武磊武球王', '是', '中國最好前鋒']]

字符拼音糾錯

把語句中有可能是已知實體的錯誤拼寫（誤差一個字符或拼音）的詞語鏈接到對應(yīng)實體。

def entity_error_check():ht0 = HarvestText()typed_words = {"人名":["武磊"]}ht0.add_typed_words(typed_words)sent1 = "武磊和吳力只差一個拼音"print(sent1)print(ht0.entity_linking(sent1, pinyin_recheck=True))sent2 = "武磊和吳磊只差一個字"print(sent2)print(ht0.entity_linking(sent2, char_recheck=True))sent3 = "吳磊和吳力都可能是武磊的代稱"print(sent3)print(ht0.get_linking_mention_candidates(sent3, pinyin_recheck=True, char_recheck=True)) entity_error_check() 武磊和吳力只差一個拼音 [([0, 2], ('武磊', '#人名#')), [(3, 5), ('武磊', '#人名#')]] 武磊和吳磊只差一個字 [([0, 2], ('武磊', '#人名#')), [(3, 5), ('武磊', '#人名#')]] 吳磊和吳力都可能是武磊的代稱 ('吳磊和吳力都可能是武磊的代稱', defaultdict(<class 'list'>, {(0, 2): {'武磊'}, (3, 5): {'武磊'}}))

情感分析

本庫采用情感詞典方法進行情感分析，通過提供少量標(biāo)準(zhǔn)的褒貶義詞語（“種子詞”），從語料中自動學(xué)習(xí)其他詞語的情感傾向，形成情感詞典。對句中情感詞的加總平均則用于判斷句子的情感傾向：

print("\nsentiment dictionary") sents = ["武磊威武，中超第一射手！","武磊強，中超最第一本土球員！","郜林不行，只會抱怨的球員注定上限了","郜林看來不行，已經(jīng)到上限了"] sent_dict = ht.build_sent_dict(sents,min_times=1,pos_seeds=["第一"],neg_seeds=["不行"]) print("%s:%f" % ("威武",sent_dict["威武"])) print("%s:%f" % ("球員",sent_dict["球員"])) print("%s:%f" % ("上限",sent_dict["上限"]))

sentiment dictionary
威武:1.000000
球員:0.000000
上限:-1.000000

print("\nsentence sentiment") sent = "武球王威武，中超最強球員！" print("%f:%s" % (ht.analyse_sent(sent),sent))

0.600000:武球王威武，中超最強球員！

如果沒想好選擇哪些詞語作為“種子詞”，本庫中也內(nèi)置了一個通用情感詞典內(nèi)置資源，可以從中挑選。

信息檢索

可以從文檔列表中查找出包含對應(yīng)實體（及其別稱）的文檔，以及統(tǒng)計包含某實體的文檔數(shù)。使用倒排索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成快速檢索。

docs = ["武磊威武，中超第一射手！","郜林看來不行，已經(jīng)到上限了。","武球王威武，中超最強前鋒！","武磊和郜林，誰是中國最好的前鋒？"] inv_index = ht.build_index(docs) print(ht.get_entity_counts(docs, inv_index)) # 獲得文檔中所有實體的出現(xiàn)次數(shù) # {'武磊': 3, '郜林': 2, '前鋒': 2}print(ht.search_entity("武磊", docs, inv_index)) # 單實體查找 # ['武磊威武，中超第一射手！', '武球王威武，中超最強前鋒！', '武磊和郜林，誰是中國最好的前鋒？']print(ht.search_entity("武磊 郜林", docs, inv_index)) # 多實體共現(xiàn) # ['武磊和郜林，誰是中國最好的前鋒？']# 誰是最被人們熱議的前鋒？用這里的接口可以很簡便地回答這個問題 subdocs = ht.search_entity("#球員# 前鋒", docs, inv_index) print(subdocs) # 實體、實體類型混合查找 # ['武球王威武，中超最強前鋒！', '武磊和郜林，誰是中國最好的前鋒？'] inv_index2 = ht.build_index(subdocs) print(ht.get_entity_counts(subdocs, inv_index2, used_type=["球員"])) # 可以限定類型 # {'武磊': 2, '郜林': 1}

關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

(使用networkx實現(xiàn))
利用詞共現(xiàn)關(guān)系，建立其實體間圖結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系(返回networkx.Graph類型)。可以用來建立人物之間的社交網(wǎng)絡(luò)等。

# 在現(xiàn)有實體庫的基礎(chǔ)上隨時新增，比如從新詞發(fā)現(xiàn)中得到的漏網(wǎng)之魚 ht.add_new_entity("顏駿凌", "顏駿凌", "球員") docs = ["武磊和顏駿凌是隊友","武磊和郜林都是國內(nèi)頂尖前鋒"] G = ht.build_entity_graph(docs) print(dict(G.edges.items())) G = ht.build_entity_graph(docs, used_types=["球員"]) print(dict(G.edges.items()))

獲得以一個詞語為中心的詞語網(wǎng)絡(luò)，下面以三國第一章為例，探索主人公劉備的遭遇（下為主要代碼，例子見build_word_ego_graph()）。

entity_mention_dict, entity_type_dict = get_sanguo_entity_dict() ht0.add_entities(entity_mention_dict, entity_type_dict) sanguo1 = get_sanguo()[0] stopwords = get_baidu_stopwords() docs = ht0.cut_sentences(sanguo1) G = ht0.build_word_ego_graph(docs,"劉備",min_freq=3,other_min_freq=2,stopwords=stopwords)

劉關(guān)張之情誼，劉備投奔的靠山，以及劉備討賊之經(jīng)歷盡在于此。

文本摘要

(使用networkx實現(xiàn))
使用Textrank算法，得到從文檔集合中抽取代表句作為摘要信息：

print("\nText summarization") docs = ["武磊威武，中超第一射手！","郜林看來不行，已經(jīng)到上限了。","武球王威武，中超最強前鋒！","武磊和郜林，誰是中國最好的前鋒？"] for doc in ht.get_summary(docs, topK=2):print(doc) # 武球王威武，中超最強前鋒！ # 武磊威武，中超第一射手！

內(nèi)置資源

現(xiàn)在本庫內(nèi)集成了一些資源，方便使用和建立demo。

資源包括：

• 褒貶義詞典 清華大學(xué) 李軍 整理自http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/site2/index.php/13-sms
• 百度停用詞詞典 來自網(wǎng)絡(luò)：https://wenku.baidu.com/view/98c46383e53a580216fcfed9.html
• 領(lǐng)域詞典 來自清華THUNLP： http://thuocl.thunlp.org/ 全部類型['IT', '動物', '醫(yī)藥', '歷史人名', '地名', '成語', '法律', '財經(jīng)', '食物']

此外，還提供了一個特殊資源——《三國演義》，包括：

• 三國演義文言文文本
• 三國演義人名、州名、勢力知識庫

大家可以探索從其中能夠得到什么有趣發(fā)現(xiàn)?。

def load_resources():from harvesttext.resources import get_qh_sent_dict,get_baidu_stopwords,get_sanguo,get_sanguo_entity_dictsdict = get_qh_sent_dict() # {"pos":[積極詞...],"neg":[消極詞...]}print("pos_words:",list(sdict["pos"])[10:15])print("neg_words:",list(sdict["neg"])[5:10])stopwords = get_baidu_stopwords()print("stopwords:", list(stopwords)[5:10])docs = get_sanguo() # 文本列表，每個元素為一章的文本print("三國演義最后一章末16字:\n",docs[-1][-16:])entity_mention_dict, entity_type_dict = get_sanguo_entity_dict()print("劉備 指稱：",entity_mention_dict["劉備"])print("劉備 類別：",entity_type_dict["劉備"])print("蜀 類別：", entity_type_dict["蜀"])print("益州 類別：", entity_type_dict["益州"]) load_resources() pos_words: ['宰相肚里好撐船', '查實', '忠實', '名手', '聰明'] neg_words: ['散漫', '讒言', '迂執(zhí)', '腸肥腦滿', '出賣'] stopwords: ['apart', '左右', '結(jié)果', 'probably', 'think'] 三國演義最后一章末16字:鼎足三分已成夢，后人憑吊空牢騷。 劉備 指稱： ['劉備', '劉玄德', '玄德'] 劉備 類別： 人名 蜀 類別： 勢力 益州 類別： 州名

加載清華領(lǐng)域詞典，并使用停用詞。

def using_typed_words():from harvesttext.resources import get_qh_typed_words,get_baidu_stopwordsht0 = HarvestText()typed_words, stopwords = get_qh_typed_words(), get_baidu_stopwords()ht0.add_typed_words(typed_words)sentence = "THUOCL是自然語言處理的一套中文詞庫，詞表來自主流網(wǎng)站的社會標(biāo)簽、搜索熱詞、輸入法詞庫等。"print(sentence)print(ht0.posseg(sentence,stopwords=stopwords)) using_typed_words() THUOCL是自然語言處理的一套中文詞庫，詞表來自主流網(wǎng)站的社會標(biāo)簽、搜索熱詞、輸入法詞庫等。 [('THUOCL', 'eng'), ('自然語言處理', 'IT'), ('一套', 'm'), ('中文', 'nz'), ('詞庫', 'n'), ('詞表', 'n'), ('來自', 'v'), ('主流', 'b'), ('網(wǎng)站', 'n'), ('社會', 'n'), ('標(biāo)簽', '財經(jīng)'), ('搜索', 'v'), ('熱詞', 'n'), ('輸入法', 'IT'), ('詞庫', 'n')]

一些詞語被賦予特殊類型IT,而“是”等詞語被篩出。

新詞發(fā)現(xiàn)

從比較大量的文本中利用一些統(tǒng)計指標(biāo)發(fā)現(xiàn)新詞。（可選）通過提供一些種子詞語來確定怎樣程度質(zhì)量的詞語可以被發(fā)現(xiàn)。（即至少所有的種子詞會被發(fā)現(xiàn)，在滿足一定的基礎(chǔ)要求的前提下。）

para = "上港的武磊和恒大的郜林，誰是中國最好的前鋒？那當(dāng)然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原來是弱點的單刀也有了進步" #返回關(guān)于新詞質(zhì)量的一系列信息，允許手工改進篩選(pd.DataFrame型) new_words_info = ht.word_discover(para) #new_words_info = ht.word_discover(para, threshold_seeds=["武磊"]) new_words = new_words_info.index.tolist() print(new_words)

[“武磊”]

具體的方法和指標(biāo)含義，參考：http://www.matrix67.com/blog/archives/5044

發(fā)現(xiàn)的新詞很多都可能是文本中的特殊關(guān)鍵詞，故可以把找到的新詞登錄，使后續(xù)的分詞優(yōu)先分出這些詞。

def new_word_register():new_words = ["落葉球","666"]ht.add_new_words(new_words) # 作為廣義上的"新詞"登錄ht.add_new_entity("落葉球", mention0="落葉球", type0="術(shù)語") # 作為特定類型登錄print(ht.seg("這個落葉球踢得真是666", return_sent=True))for word, flag in ht.posseg("這個落葉球踢得真是666"):print("%s:%s" % (word, flag), end=" ")

這個 落葉球 踢 得 真是 666

這個:r 落葉球:術(shù)語 踢:v 得:ud 真是:d 666:新詞

也可以使用一些特殊的規(guī)則來找到所需的關(guān)鍵詞，并直接賦予類型，比如全英文，或者有著特定的前后綴等。

# find_with_rules() from harvesttext.match_patterns import UpperFirst, AllEnglish, Contains, StartsWith, EndsWith text0 = "我喜歡Python，因為requests庫很適合爬蟲" ht0 = HarvestText()found_entities = ht0.find_entity_with_rule(text0, rulesets=[AllEnglish()], type0="英文名") print(found_entities) print(ht0.posseg(text0)) {'Python', 'requests'} [('我', 'r'), ('喜歡', 'v'), ('Python', '英文名'), ('，', 'x'), ('因為', 'c'), ('requests', '英文名'), ('庫', 'n'), ('很', 'd'), ('適合', 'v'), ('爬蟲', 'n')]

存取消除

可以本地保存模型再讀取復(fù)用，也可以消除當(dāng)前模型的記錄。

from harvesttext import loadHT,saveHT para = "上港的武磊和恒大的郜林，誰是中國最好的前鋒？那當(dāng)然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原來是弱點的單刀也有了進步" saveHT(ht,"ht_model1") ht2 = loadHT("ht_model1")# 消除記錄 ht2.clear() print("cut with cleared model") print(ht2.seg(para))

簡易問答系統(tǒng)

具體實現(xiàn)及例子在naiveKGQA.py中，下面給出部分示意：

QA = NaiveKGQA(SVOs, entity_type_dict=entity_type_dict) questions = ["你好","孫中山干了什么事？","誰發(fā)動了什么？","清政府簽訂了哪些條約？","英國與鴉片戰(zhàn)爭的關(guān)系是什么？","誰復(fù)辟了帝制？"] for question0 in questions:print("問："+question0)print("答："+QA.answer(question0)) 問：孫中山干了什么事？ 答：就任臨時大總統(tǒng)、發(fā)動護法運動、讓位于袁世凱 問：誰發(fā)動了什么？ 答：英法聯(lián)軍侵略中國、國民黨人二次革命、英國鴉片戰(zhàn)爭、日本侵略朝鮮、孫中山護法運動、法國侵略越南、英國侵略中國西藏戰(zhàn)爭、慈禧太后戊戌政變 問：清政府簽訂了哪些條約？ 答：北京條約、天津條約 問：英國與鴉片戰(zhàn)爭的關(guān)系是什么？ 答：發(fā)動 問：誰復(fù)辟了帝制？ 答：袁世凱

More

本庫正在開發(fā)中，關(guān)于現(xiàn)有功能的改善和更多功能的添加可能會陸續(xù)到來。歡迎在issues里提供意見建議。覺得好用的話，也不妨來個Star~

感謝以下repo帶來的啟發(fā)：

snownlp

pyhanLP

funNLP

ChineseWordSegmentation

EventTriplesExtraction

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的HarvestText的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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