使用斯坦福分词器进行词性标注

---

---

前言

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，同时也是中文人机自然语言交互的基础模块，与英文不同的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。基于统计的机器学习算法stanford，基本思路是对汉字进行标注训练，不仅考虑了词语出现的频率，还考虑上下文，具备良好的学习能力，因此对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。

一、斯坦福分词器是什么？

Stanford CoreNLP是一个自然语言处理工具包。它集成了很多非常实用的功能，包括分词，词性标注，句法分析等等。这不是一个深度学习框架，而是一个已经训练好的模型，实际上可以类比为一个软件。目前市面上有不少类似的工具，结巴分词、清华、哈工大等等，相比之下我个人认为斯坦福这一款有三个值得选择的理由（也可能是优势，但是我没用过其他工具所以没法比）：功能足够多，一站式解决所有主流需求；操作足够方便，放到 Python 里基本上就是一两行代码；
语言支持广泛，目前支持阿拉伯语，中文，英文，法语，德语，西班牙语，做平行语料的对比非常方便。Stanford CoreNLP 本身是 Java 写的，提供了 Server 的方式进行交互，可以很方便地在Python 中使用。使用极少的代码就能实现我们想要的功能。

二、使用步骤

1.去官网下载工具包

包括核心包和中文分包两种，下载完成后，将中文包解压缩到核心包中，形成一个完整的包，方便我们去调用。核心部分已经包括了英语的处理能力，因为我们要处理的内容包括中文，所以还要下载与中文相关的程序包下载成功后，导引根目录即我们下载的核心包中即可完成工具包中相应的操作。

这就是弄完之后的图，形成一个总包，安装成功的工具包中就可以通过python直接调用了，其中要注意的是中文包和我们下载的核心包的版本要对应。要注意的是文件夹不能含有中文，否则会读入不进去。

2.导入库

pip install stanfordcorenlp

3.斯坦福模型功能的介绍

①分词 Tokenization
通过nlp.word_tokenize(sentence)将我们选择的文本内容进行分词，word_tokenize 这个方法的返回值是一个列表，处理起来非常的方便，但要注意一点，如果使用 Pandas，那 list 是无法保存的。一个比较常见的操作是使用一个DataFrame 来装语料，每一句语料对应一行，然后添加一列来装对应句子的tokens，那么在刚刚操作完的时候这一列装的是一列list，但如果接下来把这个DataFrame 保存成文件，比如csv文件，那么下次再重新读取进来的时候这一列DataFrame就变成了字符串格式。
②词性标注 Part-of-speech Tagging
词性标注实际上包含了分词和标注两个部分。标注的含义在第五部分。跟分词结果一样，POS的结果一旦保存再读取也会变成字符串，所以一般还是需要处理一下。
③句法成分分析 Constituency Parsing
句法分析的标注实际上是由两个部分组成的，在最小的一层括号内实际上就是词性标注，而除此之外则是与句子结构相关的标注。句法分析的标注也在第五部分给出。
④标注集 Tagset
CoreNLP 使用的是宾州树库的标注集（Penn Treebank Tagset）,无论中英。目前在中文网络上，中文标注集总结的比较全，但英文标注集基本上没有完全正确的，尤其是句法相关的标注。中文的标注集实际上是 Penn Chinese Treebank Tagset。
⑤NER工具
NER往往作为Natural Language applications的基础，比如QA，text summarization，machine translation等的基础，NER是一种序列标注任务，常见的序列标注任务还有分词，词性标注（POS），关键词抽取，词义角色标注等。NER的关键是实体边界的确定和实体类别的判断。NER是多分类问题，对于分类问题的评价标准，常用的评价标准有:Acc,Precision,Recall和F1值 Acc是一种很常见的评价标准，但只是这个又是不够的，因为在数据不均衡的情况下，Acc往往只会给我们带来欺骗性，比如癌症检测 （我们希望关注的是minority class）F1值是综合了precision和recall的一个指标。

代码如下（示例）：

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
#指明安装路径和语言类型(中文)
nlp = StanfordCoreNLP(r'D:\learn\nlp\stanford-corenlp-full-2018-10-05', lang='zh')
#这里的文件位置就是我们刚才下载的核心包位置
sentence = "今天核酸队长死了"
#进行分词的语句
print(nlp.word_tokenize(sentence))
print(nlp.pos_tag(sentence))
print(nlp.parse(sentence))
print(nlp.ner(sentence))
print(nlp.dependency_parse(sentence))
nlp.close()

4.分词结果展示

5.分词结果进行分析

对于一个二分类系统，将实例分为正类（Positive）、负类（Negative）则模式分类器有四种分类果：
TP（True Positive）：正确的正例，一个实例是正类并且也被判定成正类
FN（False Negative）：错误的反例，漏报，本为正类但判定为假类
FP（False Positive）：错误的正例，误报，本为假类但判定为正类
TN（True Negative）：正确的反例，一个实例是假类并且也被判定成假类
1）准确率
既然是个分类指标，我们可以很自然的想到准确率，准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下：
准确率 =(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

2）精准率
精准率（Precision）又叫查准率，它是针对预测结果 而言的，它的含义是在所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率，意思就是在预测为正样本的结果中，我们有多少把握可以预测正确，其公式如下：精准率 =TP/(TP+FP)

3)召回率
召回率（Recall）又叫查全率，它是针对原样本而言的，它的含义是在实际为的样本中被预测为正样本的概率，其公式如下：

4）F1 分数
通过上面的公式，我们发现：精准率和召回率的分子是相同，都是 TP，但分母是不同的，一个是（TP+FP），一个是（TP+FN）。两者的关系可以用一个 P-R 图来展示：

5）带入我们的模型中
分词结果：[“今天”，“核酸”，“队长”，“死了”]
[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]
标准分词结果：[“今天”，“核酸”，“队”，“长”，“死”，“了”]
[1,2],[3,4],[5,5],[6,6],[7,7],[8,8]
重合部分有[1,2],[3,4]
计算后的到准确率为
①P=2/4100%=50% ②R=2/6100%=33.3%③F1=2PR/(P+R)≈40.0

---

三、总结

斯坦福模型功能足够多，一站式解决所有主流需求；操作足够方便，放到 Python 里基本上就是一两行代码；语言支持广泛，目前支持阿拉伯语，中文，英文，法语，德语，西班牙语，做平行语料的对比非常方便。Stanford CoreNLP 本身是 Java 写的，提供了 Server 的方式进行交互，可以很方便地在Python 中使用。使用极少的代码就能实现我们想要的功能。对于不同种类的分词模式都有各自的优缺点，要根据具体问题去应用相对应的中文词性标注。