pyltp基本组件的使用

1.分句

from pyltp import SentenceSplitter
sents = SentenceSplitter.split('元芳你怎么看？我就趴在窗口上看呗！元芳你怎么这样子了？我哪样子了？')
sents = '\n'.join(sents)   #不经过此处处理直接输出会报错 原因是没有给出输出的格式  当然 sents = '|'.join(sents)是用“|”分割的
print(sents)

输出结果：

元芳你怎么看？
我就趴在窗口上看呗！
元芳你怎么这样子了？
我哪样子了？

2.分词

import os
from pyltp import Segmentor

LTP_DATA_DIR = r'C:\Users\22843\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\pyltp-0.2.1.dist-info\ltp_data'   # LTP模型目录路径
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径， 模型名称为'cws.model'

segmentor = Segmentor()  #初始化实例
segmentor.load(cws_model_path)   #加载模型
words =segmentor.segment('元芳你怎么看')  #分词  返回类型值是native的VectorOfString类型，可以使用list转换为Python列表
print(type(words))   #分词类型
words = '|'.join(words)
print(type(words))
print(words)
segmentor.release()   #释放模型

输出结果：

<class 'pyltp.VectorOfString'>
<class 'str'>
元芳|你|怎么|看

使用分词外部词典：
首先建立一个外部的词典文件：plain.txt

苯并芘
亚硝酸盐

代码：

import os
from pyltp import Segmentor

LTP_DATA_DIR = r'C:\Users\22843\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\pyltp-0.2.1.dist-info\ltp_data'   # LTP模型目录路径
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径， 模型名称为'cws.model'

segmentor = Segmentor()  #初始化实例
segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path,'plain.txt')   #加载模型
words =segmentor.segment('亚硝酸盐是一种化学物质')  #分词  返回类型值是native的VectorOfString类型，可以使用list转换为Python列表
print(type(words))   #分词类型
words = '|'.join(words)
print(type(words))
print(words)
segmentor.release()   #释放模型

运行结果：

<class 'pyltp.VectorOfString'>
<class 'str'>
亚硝酸盐|是|一|种|化学|物质
[INFO] 2020-11-20 00:52:40 loaded 2 lexicon entries

3.词性标注

import os
from pyltp import Postagger

LTP_DATA_DIR = r'C:\Users\22843\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\pyltp-0.2.1.dist-info\ltp_data'   # LTP模型目录路径
pos_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model')  # 分词模型路径， 模型名称为'cws.model'

postagger = Postagger()  #初始化实例
postagger.load(pos_model_path)   #加载模型
words = ['元芳','你','怎么','看']  #words是分词模块的返回值，也支持Python原来的list
postags = postagger.postag(words)  #词性标注
postags = '|'.join(postags)
print(postags)
postagger.release()   #释放模型

运行结果：

nh|r|r|v

LTP 使用 863 词性标注集，详细请参考 词性标准集。如下图所示

4.命名实体识别

import os
from pyltp import NamedEntityRecognizer

LTP_DATA_DIR = r'C:\Users\22843\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\pyltp-0.2.1.dist-info\ltp_data'   # LTP模型目录路径
ner_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'ner.model')  # 分词模型路径， 模型名称为'cws.model'

recognizer = NamedEntityRecognizer()  #初始化shili
recognizer.load(ner_model_path)  #加载模型
words = ['元芳', '你', '怎么', '看']   # 分词模块的返回值
postags = ['nh', 'r', 'r', 'v']   # 词性标注的返回值
netags = recognizer.recognize(words,postags)  #命名实体识别
print(netags)
print(list(netags))
recognizer.release()  #模型释放

运行结果：

<pyltp.VectorOfString object at 0x0000025FCEDAA450>
['S-Nh', 'O', 'O', 'O']

LTP 采用 BIESO 标注体系。B 表示实体开始词，I表示实体中间词，E表示实体结束词，S表示单独成实体，O表示不构成命名实体。
LTP 提供的命名实体类型为:人名（Nh）、地名（Ns）、机构名（Ni）。
B、I、E、S位置标签和实体类型标签之间用一个横线 - 相连；O标签后没有类型标签。
详细标注请参考 命名实体识别标注集。
NE识别模块的标注结果采用O-S-B-I-E标注形式，其含义为

5.依存句法分析

import os
from pyltp import Parser

LTP_DATA_DIR = r'C:\Users\22843\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\pyltp-0.2.1.dist-info\ltp_data'   # LTP模型目录路径
par_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'parser.model')  # 分词模型路径， 模型名称为'cws.model'

parser = Parser()  #初始化实例
parser.load(par_model_path)  #加载模型
words = ['元芳', '你', '怎么', '看']   # 分词模块的返回值
postags = ['nh', 'r', 'r', 'v']   # 词性标注的返回值
arcs = parser.parse(words,postags)  #句法分析
arcs = '\t'.join('%d:%s'%(arc.head,arc.relation) for arc in arcs)
#arc.head表示依存弧的父节点词的索引。ROOT节点的索引是0，第一个词开始的索引依次为1，2，3...
#arc.relation表示依存弧的关系
print(arcs)
parser.release()  #模型释放

运行结果：

4:SBV	4:SBV	4:ADV	0:HED

依存句法关系

6.词义角色标注

import os
LTP_DATA_DIR='D:\Data\ltp_data_v3.4.0'  # ltp模型目录的路径
srl_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pisrl_win.model')  # 语义角色标注模型目录路径，模型目录为`srl`。注意该模型路径是一个目录，而不是一个文件。
 
from pyltp import SementicRoleLabeller
labeller = SementicRoleLabeller() # 初始化实例
labeller.load(srl_model_path)  # 加载模型
 
words = ['元芳', '你', '怎么', '看']
postags = ['nh', 'r', 'r', 'v']
# arcs 使用依存句法分析的结果
roles = labeller.label(words, postags, arcs)  # 语义角色标注
 
# 打印结果
for role in roles:
    print(role.index, "".join(
        ["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))
labeller.release()  # 释放模

运行结果：

[dynet] random seed: 1676210130
[dynet] allocating memory: 2000MB
[dynet] memory allocation done.
3 A0:(1,1)ADV:(2,2)

词义角色关系

完整示例

import os, sys
from pyltp import SentenceSplitter, Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller

LTP_DATA_DIR = r'C:\Users\22843\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\pyltp-0.2.1.dist-info\ltp_data'   # LTP模型目录路径

cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径， 模型名称为'cws.model'

paragraph = '中国进出口银行与中国银行加强合作。中国进出口银行与中国银行加强合作！'

sentence = SentenceSplitter.split(paragraph)[0]  # 分句并取第一句

# 分词
segmentor = Segmentor()  # 初始化
segmentor.load(os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model'))  # 加载模型
words = segmentor.segment(sentence)  # 分词
print(list(words))
print('|'.join(words))

# 词性标注
postagger = Postagger()  # 初始化
postagger.load(os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model'))  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)
# postags = postagger.postag(['中国', '进出口', '银行', '与', '中国银行', '加强', '合作', '。'])
print(list(postags))

# 依存句法分析
parser = Parser()
parser.load(os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'parser.model'))
arcs = parser.parse(words, postags)
print('\t'.join('%d:%s' % (arc.head, arc.relation) for arc in arcs))

# 命名实体识别
recognizer = NamedEntityRecognizer()  # 实例化
recognizer.load(os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'ner.model'))
netags = recognizer.recognize(words, postags)
print(list(netags))

# 语义角色标注
labeller = SementicRoleLabeller()
labeller.load(os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pisrl_win.model'))
roles = labeller.label(words, postags, arcs)
for role in roles:
    print(role.index, "".join(
        ["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))

segmentor.release()  # 释放
postagger.release()
parser.release()
recognizer.release()
labeller.release()

运行结果：

['中国', '进出口', '银行', '与', '中国银行', '加强', '合作', '。']
中国|进出口|银行|与|中国银行|加强|合作|。
['ns', 'v', 'n', 'p', 'ni', 'v', 'v', 'wp']
3:ATT	3:ATT	6:SBV	6:ADV	4:POB	0:HED	6:VOB	6:WP
[dynet] random seed: 921284091
[dynet] allocating memory: 2000MB
['B-Ni', 'I-Ni', 'E-Ni', 'O', 'S-Ni', 'O', 'O', 'O']
[dynet] memory allocation done.
SRL: Model not loaded!

参考博客
https://www.cnblogs.com/huiyichanmian/p/10844285.html