| 编辑推荐: |
| 本文来自于简书,本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy，对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化。
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盲维
我总爱重复一句芒格爱说的话：
To the one with a hammer, everything looks like a
nail. （手中有锤，看什么都像钉）
这句话是什么意思呢？
就是你不能只掌握数量很少的方法、工具。
否则你的认知会被自己能力框住。不只是存在盲点，而是存在“盲维”。
你会尝试用不合适的方法解决问题（还自诩“一招鲜，吃遍天”），却对原本合适的工具视而不见。
结果可想而知。
所以，你得在自己的工具箱里面，多放一些兵刃。
最近我又对自己的学生，念叨芒格这句话。
因为他们开始做实际研究任务的时候，一遇到自然语言处理(Natural Language Processing,
NLP)，脑子里想到的就是词云、情感分析和LDA主题建模。
为什么？
因为我的专栏和公众号里，自然语言处理部分，只写过这些内容。
你如果认为，NLP只能做这些事，就大错特错了。
看看这段视频，你大概就能感受到目前自然语言处理的前沿，已经到了哪里。
当然，你手头拥有的工具和数据，尚不能做出Google展示的黑科技效果。
但是，现有的工具，也足可以让你对自然语言文本，做出更丰富的处理结果。
科技的发展，蓬勃迅速。
除了咱们之前文章中已介绍过的结巴分词、SnowNLP和TextBlob，基于Python的自然语言处理工具还有很多，例如
NLTK 和 gensim 等。
我无法帮你一一熟悉，你可能用到的所有自然语言处理工具。
但是咱们不妨开个头，介绍一款叫做 Spacy 的 Python 工具包。
剩下的，自己举一反三。
工具
Spacy 的 Slogan，是这样的：
Industrial-Strength Natural Language Processing. （工业级别的自然语言处理）
这句话听上去，是不是有些狂妄啊？
不过人家还是用数据说话的。
数据采自同行评议(Peer-reviewed)学术论文：
看完上述的数据分析，我们大致对于Spacy的性能有些了解。
但是我选用它，不仅仅是因为它“工业级别”的性能，更是因为它提供了便捷的用户调用接口，以及丰富、详细的文档。
仅举一例。
上图是Spacy上手教程的第一页。
可以看到，左侧有简明的树状导航条，中间是详细的文档，右侧是重点提示。
仅安装这一项，你就可以点击选择操作系统、Python包管理工具、Python版本、虚拟环境和语言支持等标签。网页会动态为你生成安装的语句。
这种设计，对新手用户，很有帮助吧？
Spacy的功能有很多。
从最简单的词性分析，到高阶的神经网络模型，五花八门。
篇幅所限，本文只为你展示以下内容：
1.词性分析
2.命名实体识别
3.依赖关系刻画
4.词嵌入向量的近似度计算
5.词语降维和可视化
学完这篇教程，你可以按图索骥，利用Spacy提供的详细文档，自学其他自然语言处理功能。
我们开始吧。
环境
请点击这个链接（http://t.cn/R35fElv），直接进入咱们的实验环境。
对，你没看错。
你不需要在本地计算机安装任何软件包。只要有一个现代化浏览器（包括Google Chrome, Firefox,
Safari和Microsoft Edge等）就可以了。全部的依赖软件，我都已经为你准备好了。
打开链接之后，你会看见这个页面。
不同于之前的 Jupyter Notebook，这个界面来自 Jupyter Lab。
你可以将它理解为 Jupyter Notebook 的增强版，它具备以下特征：
代码单元直接鼠标拖动；
一个浏览器标签，可打开多个Notebook，而且分别使用不同的Kernel；
提供实时渲染的Markdown编辑器；
完整的文件浏览器；
CSV数据文件快速浏览
……
图中左侧分栏，是工作目录下的全部文件。
右侧打开的，是咱们要使用的ipynb文件。
根据咱们的讲解，请你逐条执行，观察结果。
我们说一说样例文本数据的来源。
如果你之前读过我的其他自然语言处理方面的教程，应该记得这部电视剧。
对，就是"Yes, Minister"。
出于对这部80年代英国喜剧的喜爱，我还是用维基百科上"Yes, Minister"的介绍内容，作为文本分析样例。
下面，我们就正式开始，一步步执行程序代码了。
我建议你先完全按照教程跑一遍，运行出结果。
如果一切正常，再将其中的数据，替换为你自己感兴趣的内容。
之后，尝试打开一个空白 ipynb 文件，根据教程和文档，自己敲代码，并且尝试做调整。
这样会有助于你理解工作流程和工具使用方法。
实践
我们从维基百科页面的第一自然段中，摘取部分语句，放到text变量里面。
| text = "The
sequel, Yes, Prime Minister, ran from 1986 to
1988. In total there were 38 episodes, of which
all but one lasted half an hour. Almost all episodes
ended with a variation of the title of the series
spoken as the answer to a question posed by the
same character, Jim Hacker. Several episodes were
adapted for BBC Radio, and a stage play was produced
in 2010, the latter leading to a new television
series on UKTV Gold in 2013." |
显示一下，看是否正确存储。
| 'The sequel,
Yes, Prime Minister, ran from 1986 to 1988. In
total there were 38 episodes, of which all but
one lasted half an hour. Almost all episodes ended
with a variation of the title of the series spoken
as the answer to a question posed by the same
character, Jim Hacker. Several episodes were adapted
for BBC Radio, and a stage play was produced in
2010, the latter leading to a new television series
on UKTV Gold in 2013.' |
没问题了。
下面我们读入Spacy软件包。
我们让Spacy使用英语模型，将模型存储到变量nlp中。
下面，我们用nlp模型分析咱们的文本段落，将结果命名为doc。
我们看看doc的内容。
| The sequel, Yes,
Prime Minister, ran from 1986 to 1988. In total
there were 38 episodes, of which all but one lasted
half an hour. Almost all episodes ended with a
variation of the title of the series spoken as
the answer to a question posed by the same character,
Jim Hacker. Several episodes were adapted for
BBC Radio, and a stage play was produced in 2010,
the latter leading to a new television series
on UKTV Gold in 2013. |
好像跟刚才的text内容没有区别呀？不还是这段文本吗？
别着急，Spacy只是为了让我们看着舒服，所以只打印出来文本内容。
其实，它在后台，已经对这段话进行了许多层次的分析。
不信？
我们来试试，让Spacy帮我们分析这段话中出现的全部词例（token）。
for token in
doc:
print('"' + token.text + '"') |
你会看到，Spacy为我们输出了一长串列表。
"The"
"sequel"
","
"Yes"
","
"Prime"
"Minister"
","
"ran"
"from"
"1986"
"to"
"1988"
"."
"In"
"total"
"there"
"were"
"38"
"episodes"
","
"of"
"which"
"all"
"but"
"one"
"lasted"
"half"
"an"
"hour"
"."
"Almost"
"all"
"episodes"
"ended"
"with"
"a"
"variation"
"of"
"the"
"title"
"of"
"the"
"series"
"spoken"
"as"
"the"
"answer"
"to"
"a"
"question"
"posed"
"by"
"the"
"same"
"character"
","
"Jim"
"Hacker"
"."
"Several"
"episodes"
"were"
"adapted"
"for"
"BBC"
"Radio"
","
"and"
"a"
"stage"
"play"
"was"
"produced"
"in"
"2010"
","
"the"
"latter"
"leading"
"to"
"a"
"new"
"television"
"series"
"on"
"UKTV"
"Gold"
"in"
"2013"
"." |
你可能不以为然——这有什么了不起？
英语本来就是空格分割的嘛！我自己也能编个小程序，以空格分段，依次打印出这些内容来！
别忙，除了词例内容本身，Spacy还把每个词例的一些属性信息，进行了处理。
下面，我们只对前10个词例（token），输出以下内容：
文本
索引值（即在原文中的定位）
词元(lemma)
是否为标点符号
是否为空格
词性
标记
for token in
doc[:10]:
print("{0}\t{1}\t{2}\t{3}\t{4}\t{5}\t{6}\t{7}".format(
token.text,
token.idx,
token.lemma_,
token.is_punct,
token.is_space,
token.shape_,
token.pos_,
token.tag_
)) |
结果为：
The 0 the False
False Xxx DET DT
sequel 4 sequel False False xxxx NOUN NN
, 10 , True False , PUNCT ,
Yes 12 yes False False Xxx INTJ UH
, 15 , True False , PUNCT ,
Prime 17 prime False False Xxxxx PROPN NNP
Minister 23 minister False False Xxxxx PROPN NNP
, 31 , True False , PUNCT ,
ran 33 run False False xxx VERB VBD
from 37 from False False xxxx ADP IN |
看到Spacy在后台默默为我们做出的大量工作了吧？
下面我们不再考虑全部词性，只关注文本中出现的实体（entity）词汇。
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_) |
1986 to 1988
DATE
38 CARDINAL
one CARDINAL
half an hour TIME
Jim Hacker PERSON
BBC Radio ORG
2010 DATE
UKTV Gold ORG
2013 DATE |
在这一段文字中，出现的实体包括日期、时间、基数（Cardinal）……Spacy不仅自动识别出了Jim
Hacker为人名，还正确判定BBC Radio和UKTV Gold为机构名称。
如果你平时的工作，需要从海量评论里筛选潜在竞争产品或者竞争者，那看到这里，有没有一点儿灵感呢？
执行下面这段代码，看看会发生什么：
from spacy import
displacy
displacy.render(doc, style='ent', jupyter=True)
|
如上图所示，Spacy帮我们把实体识别的结果，进行了直观的可视化。不同类别的实体，还采用了不同的颜色加以区分。
把一段文字拆解为语句，对Spacy而言，也是小菜一碟。
for sent in doc.sents:
print(sent) |
The sequel, Yes,
Prime Minister, ran from 1986 to 1988.
In total there were 38 episodes, of which all
but one lasted half an hour.
Almost all episodes ended with a variation of
the title of the series spoken as the answer to
a question posed by the same character, Jim Hacker.
Several episodes were adapted for BBC Radio, and
a stage play was produced in 2010, the latter
leading to a new television series on UKTV Gold
in 2013. |
注意这里，doc.sents并不是个列表类型。
| <generator
at 0x116e95e18> |
所以，假设我们需要从中筛选出某一句话，需要先将其转化为列表。
[The sequel,
Yes, Prime Minister, ran from 1986 to 1988.,
In total there were 38 episodes, of which all
but one lasted half an hour.,
Almost all episodes ended with a variation of
the title of the series spoken as the answer to
a question posed by the same character, Jim Hacker.,
Several episodes were adapted for BBC Radio, and
a stage play was produced in 2010, the latter
leading to a new television series on UKTV Gold
in 2013.] |
下面要展示的功能，分析范围局限在第一句话。
我们将其抽取出来，并且重新用nlp模型处理，存入到新的变量newdoc中。
| newdoc = nlp(list(doc.sents)[0].text)
|
对这一句话，我们想要搞清其中每一个词例（token）之间的依赖关系。
for token in
newdoc:
print("{0}/{1} <--{2}-- {3}/{4}".format(
token.text, token.tag_, token.dep_, token.head.text,
token.head.tag_)) |
The/DT <--det--
sequel/NN
sequel/NN <--nsubj-- ran/VBD
,/, <--punct-- sequel/NN
Yes/UH <--intj-- sequel/NN
,/, <--punct-- sequel/NN
Prime/NNP <--compound-- Minister/NNP
Minister/NNP <--appos-- sequel/NN
,/, <--punct-- sequel/NN
ran/VBD <--ROOT-- ran/VBD
from/IN <--prep-- ran/VBD
1986/CD <--pobj-- from/IN
to/IN <--prep-- from/IN
1988/CD <--pobj-- to/IN
./. <--punct-- ran/VBD |
很清晰，但是列表的方式，似乎不大直观。
那就让Spacy帮我们可视化吧。
| displacy.render(newdoc,
style='dep', jupyter=True, options={'distance':
90}) |
结果如下：
这些依赖关系链接上的词汇，都代表什么？
如果你对语言学比较了解，应该能看懂。
不懂？查查字典嘛。
跟语法书对比一下，看看Spacy分析得是否准确。
前面我们分析的，属于语法层级。
下面我们看语义。
我们利用的工具，叫做词嵌入（word embedding）模型。
之前的文章《如何用Python从海量文本抽取主题？》中，我们提到过如何把文字表达成电脑可以看懂的数据。
文中处理的每一个单词，都仅仅对应着词典里面的一个编号而已。你可以把它看成你去营业厅办理业务时领取的号码。
它只提供了先来后到的顺序信息，跟你的职业、学历、性别统统没有关系。
我们将这样过于简化的信息输入，计算机对于词义的了解，也必然少得可怜。
例如给你下面这个式子：
只要你学过英语，就不难猜到这里大概率应该填写“man”。
但是，如果你只是用了随机的序号来代表词汇，又如何能够猜到这里正确的填词结果呢？
幸好，在深度学习领域，我们可以使用更为顺手的单词向量化工具——词嵌入（word embeddings
）。
如上图这个简化示例，词嵌入把单词变成多维空间上面的向量。
这样，词语就不再是冷冰冰的字典编号，而是具有了意义。
使用词嵌入模型，我们需要Spacy读取一个新的文件。
| nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
|
为测试读取结果，我们让Spacy打印“minister”这个单词对应的向量取值。
| print(nlp.vocab['minister'].vector)
|
可以看到，每个单词，用总长度为300的浮点数组成向量来表示。
顺便说一句，Spacy读入的这个模型，是采用word2vec，在海量语料上训练的结果。
我们来看看，此时Spacy的语义近似度判别能力。
这里，我们将4个变量，赋值为对应单词的向量表达结果。
dog = nlp.vocab["dog"]
cat = nlp.vocab["cat"]
apple = nlp.vocab["apple"]
orange = nlp.vocab["orange"] |
我们看看“狗”和“猫”的近似度：
嗯，都是宠物，近似度高，可以接受。
下面看看“狗”和“苹果”。
一个动物，一个水果，近似度一下子就跌落下来了。
“狗”和“橘子”呢？
可见，相似度也不高。
那么“苹果”和“橘子”之间呢？
水果间近似度，远远超过水果与动物的相似程度。
测试通过。
看来Spacy利用词嵌入模型，对语义有了一定的理解。
下面为了好玩，我们来考考它。
这里，我们需要计算词典中可能不存在的向量，因此Spacy自带的similarity()函数，就显得不够用了。
我们从scipy中，找到相似度计算需要用到的余弦函数。
| from scipy.spatial.distance
import cosine |
对比一下，我们直接代入“狗”和“猫”的向量，进行计算。
| 1 - cosine(dog.vector,
cat.vector) |
除了保留数字外，计算结果与Spacy自带的similarity()运行结果没有差别。
我们把它做成一个小函数，专门处理向量输入。
def vector_similarity(x,
y):
return 1 - cosine(x, y) |
用我们自编的相似度函数，测试一下“狗”和“苹果”。
| vector_similarity(dog.vector,
apple.vector) |
与刚才的结果对比，也是一致的。
我们要表达的，是这个式子：
我们把问号，称为 guess_word
所以
| guess_word =
king - queen + woman |
我们把右侧三个单词，一般化记为 words。编写下面函数，计算guess_word取值。
def make_guess_word(words):
[first, second, third] = words
return nlp.vocab[first].vector - nlp.vocab[second].vector
+ nlp.vocab[third].vector |
下面的函数就比较暴力了，它其实是用我们计算的 guess_word 取值，和字典中全部词语一一核对近似性。把最为近似的10个候选单词打印出来。
| def get_similar_word(words,
scope=nlp.vocab):
guess_word = make_guess_word(words)
similarities = []
for word in scope:
if not word.has_vector:
continue
similarity = vector_similarity(guess_word,
word.vector)
similarities.append((word, similarity))
similarities = sorted(similarities, key=lambda
item: -item[1])
print([word[0].text for word in similarities[:10]])
|
好了，游戏时间开始。
我们先看看：
即：
| guess_word =
king - queen + woman |
输入右侧词序列：
| words = ["king",
"queen", "woman"] |
然后执行对比函数：
这个函数运行起来，需要一段时间。请保持耐心。
运行结束之后，你会看到如下结果：
| ['MAN', 'Man',
'mAn', 'MAn', 'MaN', 'man', 'mAN', 'WOMAN', 'womAn',
'WOman'] |
原来字典里面，“男人”(man)这个词汇有这么多的变形啊。
但是这个例子太经典了，我们尝试个新鲜一些的：
| ? - England =
Paris - London |
即：
| guess_word =
Paris - London + England |
对你来讲，绝对是简单的题目。左侧国别，右侧首都，对应来看，自然是巴黎所在的法国（France）。
问题是，Spacy能猜对吗？
我们把这几个单词输入。
| words = ["Paris",
"London", "England"] |
让Spacy来猜：
| ['france', 'FRANCE',
'France', 'Paris', 'paris', 'PARIS', 'EUROPE',
'EUrope', 'europe', 'Europe'] |
结果很令人振奋，前三个都是“法国”（France）。
下面我们做一个更有趣的事儿，把词向量的300维的高空间维度，压缩到一张纸（二维）上，看看词语之间的相对位置关系。
首先我们需要读入numpy软件包。
我们把词嵌入矩阵先设定为空。一会儿慢慢填入。
需要演示的单词列表，也先空着。
我们再次让Spacy遍历“Yes, Minister”维基页面中摘取的那段文字，加入到单词列表中。注意这次我们要进行判断：
如果是标点，丢弃；
如果词汇已经在词语列表中，丢弃。
for token in
doc:
if not(token.is_punct) and not(token.text in word_list):
word_list.append(token.text) |
看看生成的结果：
['The',
'sequel',
'Yes',
'Prime',
'Minister',
'ran',
'from',
'1986',
'to',
'1988',
'In',
'total',
'there',
'were',
'38',
'episodes',
'of',
'which',
'all',
'but',
'one',
'lasted',
'half',
'an',
'hour',
'Almost',
'ended',
'with',
'a',
'variation',
'the',
'title',
'series',
'spoken',
'as',
'answer',
'question',
'posed',
'by',
'same',
'character',
'Jim',
'Hacker',
'Several',
'adapted',
'for',
'BBC',
'Radio',
'and',
'stage',
'play',
'was',
'produced',
'in',
'2010',
'latter',
'leading',
'new',
'television',
'on',
'UKTV',
'Gold',
'2013'] |
检查了一下，一长串（63个）词语列表中，没有出现标点。一切正常。
下面，我们把每个词汇对应的空间向量，追加到词嵌入矩阵中。
for word in word_list:
embedding = np.append(embedding, nlp.vocab[word].vector)
|
看看此时词嵌入矩阵的维度。
可以看到，所有的向量内容，都被放在了一个长串上面。这显然不符合我们的要求，我们将不同的单词对应的词向量，拆解到不同行上面去。
| embedding = embedding.reshape(len(word_list),
-1) |
再看看变换后词嵌入矩阵的维度。
63个词汇，每个长度300，这就对了。
下面我们从scikit-learn软件包中，读入TSNE模块。
| from sklearn.manifold
import TSNE |
我们建立一个同名小写的tsne，作为调用对象。
tsne的作用，是把高维度的词向量（300维）压缩到二维平面上。我们执行这个转换过程：
| low_dim_embedding
= tsne.fit_transform(embedding) |
现在，我们手里拥有的 low_dim_embedding ，就是63个词汇降低到二维的向量表示了。
我们读入绘图工具包。
import matplotlib.pyplot
as plt
%pylab inline |
下面这个函数，用来把二维向量的集合，绘制出来。
如果你对该函数内容细节不理解，没关系。因为我还没有给你系统介绍过Python下的绘图功能。
好在这里我们只要会调用它，就可以了。
def plot_with_labels(low_dim_embs,
labels, filename='tsne.pdf'):
assert low_dim_embs.shape[0] >= len(labels),
"More labels than embeddings"
plt.figure(figsize=(18, 18)) # in inches
for i, label in enumerate(labels):
x, y = low_dim_embs[i, :]
plt.scatter(x, y)
plt.annotate(label,
xy=(x, y),
xytext=(5, 2),
textcoords='offset points',
ha='right',
va='bottom')
plt.savefig(filename) |
终于可以进行降维后的词向量可视化了。
请执行下面这条语句：
| plot_with_labels(low_dim_embedding,
word_list) |
你会看到这样一个图形。
请注意观察图中的几个部分：
年份
同一单词的大小写形式
Radio 和 television
a 和 an
看看有什么规律没有？
我发现了一个有意思的现象——每次运行tsne，产生的二维可视化图都不一样！
不过这也正常，因为这段话之中出现的单词，并非都有预先训练好的向量。
这样的单词，被Spacy进行了随机化等处理。
因此，每一次生成高维向量，结果都不同。不同的高维向量，压缩到二维，结果自然也会有区别。
问题来了，如果我希望每次运行的结果都一致，该如何处理呢？
这个问题，作为课后思考题，留给你自行解答。
细心的你可能发现了，执行完最后一条语句后，页面左侧边栏文件列表中，出现了一个新的pdf文件。
这个pdf，就是你刚刚生成的可视化结果。你可以双击该文件名称，在新的标签页中查看。
看，就连pdf文件，Jupyter Lab也能正确显示。
下面，是练习时间。
请把ipynb出现的文本内容，替换为你感兴趣的段落和词汇，再尝试运行一次吧。
源码
执行了全部代码，并且尝试替换了自己需要分析的文本，成功运行后，你是不是很有成就感？
你可能想要更进一步挖掘Spacy的功能，并且希望在本地复现运行环境与结果。
没问题，请使用这个链接（http://t.cn/R35MIKh）下载本文用到的全部源代码和运行环境配置文件（Pipenv）压缩包。
如果你知道如何使用github，也欢迎用这个链接（http://t.cn/R35MEqk）访问对应的github
repo，进行clone或者fork等操作。
小结
本文利用Python自然语言处理工具包Spacy，非常简要地为你演示了以下NLP功能：
1.词性分析
2.命名实体识别
3.依赖关系刻画
4.词嵌入向量的近似度计算
5.词语降维和可视化
|
