我该如何词干或词法化？

我已经尝试过PorterStemmer和Snowball，但都无法在所有单词上使用，缺少一些非常常见的单词。

我的测试词是：“ 猫跑了仙人掌仙人掌社区仙人掌 ”，并且两人都获得了不到一半的权利。

也可以看看：

• 产生实词的词干算法
• 提取-代码示例还是开源项目？

如果您了解Python，自然语言工具包（NLTK）具有使用WordNet的非常强大的lemmatizer 。

请注意，如果您是初次使用该词法分析器，则必须先下载该语料库，然后再使用它。这可以通过以下方式完成：

>>> import nltk
>>> nltk.download('wordnet')

您只需要执行一次。假设您现在已经下载了语料库，它的工作方式如下：

>>> from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
>>> lmtzr = WordNetLemmatizer()
>>> lmtzr.lemmatize('cars')
'car'
>>> lmtzr.lemmatize('feet')
'foot'
>>> lmtzr.lemmatize('people')
'people'
>>> lmtzr.lemmatize('fantasized','v')
'fantasize'

nltk.stem模块中还有其他lemmatizers，但我自己还没有尝试过。

我使用斯坦福大学nlp进行词条还原。最近几天，我一直遇到类似的问题。感谢stackoverflow帮助我解决问题。

import java.util.*; 
import edu.stanford.nlp.pipeline.*;
import edu.stanford.nlp.ling.*; 
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.*;  

public class example
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Properties props = new Properties(); 
        props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma"); 
        pipeline = new StanfordCoreNLP(props, false);
        String text = /* the string you want */; 
        Annotation document = pipeline.process(text);  

        for(CoreMap sentence: document.get(SentencesAnnotation.class))
        {    
            for(CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class))
            {       
                String word = token.get(TextAnnotation.class);      
                String lemma = token.get(LemmaAnnotation.class); 
                System.out.println("lemmatized version :" + lemma);
            }
        }
    }
}

如果稍后在分类器中使用停用词来最大程度地减少输出引理，则也可能是一个好主意。请看一下John Conwell编写的coreNlp扩展。

我在这个雪球演示网站上尝试了您的术语列表，结果看起来还不错....

• 猫->猫
• 运行->运行
• 跑->跑
• 仙人掌->仙人掌
• 仙人掌->仙人掌
• 社区->社区
• 社区->社区

词干被认为可以将词的变形形式转化为某些共同的词根。使该词根成为“适当的”字典词并不是真正的工作。为此，您需要查看形态/正交分析仪。

我认为这个问题或多或少是同一件事，而Kaarel对这个问题的回答是我从第二个链接中获得的。

词干对词条还原器的争论还在继续。这是优先考虑精度而不是效率的问题。您应该进行词形化处理以实现语言上有意义的单元，并阻止使用最少的计算汁，并且仍然在同一键下索引单词及其变体。

参见词干机与引爆机

这是python NLTK的示例：

>>> sent = "cats running ran cactus cactuses cacti community communities"
>>> from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
>>>
>>> port = PorterStemmer()
>>> " ".join([port.stem(i) for i in sent.split()])
'cat run ran cactu cactus cacti commun commun'
>>>
>>> wnl = WordNetLemmatizer()
>>> " ".join([wnl.lemmatize(i) for i in sent.split()])
'cat running ran cactus cactus cactus community community'

Martin Porter的官方页面包含PHP以及其他语言的Porter Stemmer。

如果您真的很想做好词干，尽管您需要从Porter Algorithm之类的东西入手，则可以通过添加规则来修复数据集中常见的不正确案例来完善它，最后为规则添加很多例外。这可以通过键/值对（dbm / hash / dictionaries）轻松实现，其中键是要查找的单词，而值是要替换原始单词的词干。我曾经研究过的一个商业搜索引擎最终以800个修改后的Porter算法的例外而告终。

http://wordnet.princeton.edu/man/morph.3WN

对于我的许多项目，我更喜欢基于词典的WordNet lemmatizer，而不是更具侵略性的porter干法。

http://wordnet.princeton.edu/links#PHP包含指向WN API的PHP接口的链接。

根据有关Stack Overflow的各种答案以及我遇到的博客，这是我正在使用的方法，而且看起来返回的真实单词相当好。这个想法是将传入的文本拆分成单词数组（使用您想要的任何一种方法），然后找到这些单词的词性（POS），并使用它来帮助词干和词素化。

您上面的示例不能很好地工作，因为无法确定POS。但是，如果我们使用一个真实的句子，那么效果会更好。

import nltk
from nltk.corpus import wordnet

lmtzr = nltk.WordNetLemmatizer().lemmatize


def get_wordnet_pos(treebank_tag):
    if treebank_tag.startswith('J'):
        return wordnet.ADJ
    elif treebank_tag.startswith('V'):
        return wordnet.VERB
    elif treebank_tag.startswith('N'):
        return wordnet.NOUN
    elif treebank_tag.startswith('R'):
        return wordnet.ADV
    else:
        return wordnet.NOUN


def normalize_text(text):
    word_pos = nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(text))
    lemm_words = [lmtzr(sw[0], get_wordnet_pos(sw[1])) for sw in word_pos]

    return [x.lower() for x in lemm_words]

print(normalize_text('cats running ran cactus cactuses cacti community communities'))
# ['cat', 'run', 'ran', 'cactus', 'cactuses', 'cacti', 'community', 'community']

print(normalize_text('The cactus ran to the community to see the cats running around cacti between communities.'))
# ['the', 'cactus', 'run', 'to', 'the', 'community', 'to', 'see', 'the', 'cat', 'run', 'around', 'cactus', 'between', 'community', '.']

查看WordNet，这是一个用于英语的大型词汇数据库：

http://wordnet.princeton.edu/

有用于几种语言访问的API。

这看起来很有趣：MIT Java WordnetStemmer：http ://projects.csail.mit.edu/jwi/api/edu/mit/jwi/morph/WordnetStemmer.html

看看LemmaGen-用C＃3.0编写的开源库。

测试词的结果（http://lemmatise.ijs.si/Services）

• 猫->猫
• 跑步
• 跑->跑
• 仙人掌
• 仙人掌->仙人掌
• 仙人掌->仙人掌
• 社区
• 社区->社区

顶部Python包（在没有特定的顺序）的词形还原是：spacy，nltk，gensim，pattern，CoreNLP和TextBlob。我更喜欢spaCy和gensim的实现（基于模式），因为它们可以识别单词的POS标签并自动分配适当的引理。给出了更多相关的引理，使含义保持完整。

如果您打算使用nltk或TextBlob，则需要注意手动查找正确的POS标签和查找正确的引理。

spaCy的词法化示例：

# Run below statements in terminal once. 
pip install spacy
spacy download en

import spacy

# Initialize spacy 'en' model
nlp = spacy.load('en', disable=['parser', 'ner'])

sentence = "The striped bats are hanging on their feet for best"

# Parse
doc = nlp(sentence)

# Extract the lemma
" ".join([token.lemma_ for token in doc])
#> 'the strip bat be hang on -PRON- foot for good'

Gensim的词法化示例：

from gensim.utils import lemmatize
sentence = "The striped bats were hanging on their feet and ate best fishes"
lemmatized_out = [wd.decode('utf-8').split('/')[0] for wd in lemmatize(sentence)]
#> ['striped', 'bat', 'be', 'hang', 'foot', 'eat', 'best', 'fish']

上面的例子是从这个词化页面借来的。

在Lucene上进行搜索，我不确定是否有PHP端口，但是我确实知道Lucene可用于许多平台。Lucene是OSS（来自Apache）的索引和搜索库。自然地，它和社区附加功能可能会让人感兴趣。至少您可以学习一种语言的完成方式，以便将“想法”翻译成PHP

如果我可以引用我对StompChicken提到的问题的回答：

这里的核心问题是，词干算法在语音的基础上运行，而对它们所使用的语言没有真正的了解。

由于他们不了解该语言，并且不使用术语词典，因此他们无法识别和应对不规则的情况，例如“ run” /“ ran”。

如果需要处理不正常的案件，则需要选择其他方法，或者使用您自己的自定义更正词典来增强词干，以便在词干完成任务后运行。

NLTK中词干的最新版本是Snowball。

您可以在此处找到有关如何使用它的示例：

http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/api/nltk.stem.snowball2-pysrc.html#demo

您可以使用Morpha提取器。如果您打算在Java应用程序中使用UW，则UW已将morpha stemmer上传到Maven Central。有一个包装器，使它更容易使用。您只需要将其添加为依赖项并使用edu.washington.cs.knowitall.morpha.MorphaStemmer该类。实例是线程安全的（原始JFlex不必要地具有用于局部变量的类字段）。实例化一个类并运行morpha，然后您想阻止该单词。

new MorphaStemmer().morpha("climbed") // goes to "climb"

.Net lucene具有内置的porter stemmer。你可以试试看。但请注意，推导词干在推导出引理时不会考虑单词上下文。（仔细研究算法及其实现，您将看到其工作原理）

马丁·波特（Martin Porter）撰写了Snowball（一种用于词干算法的语言），并在Snowball中重写了“ English Stemmer”。有一个针对C和Java的英语词干。

他明确指出，仅出于历史原因才重新实施了Porter Stemmer ，因此对Porter Stemmer进行词干正确性测试将获得您（应该）已经知道的结果。

来自http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer/index.html（重点是我的）

Porter词干提取器应被视为“已冻结 ”，即严格定义且不宜进行进一步修改。作为词干，它稍逊于衍生自它的Snowball English或Porter2词干，并且偶尔会进行改进。因此，在实际工作中，建议使用新的Snowball提取器。Porter提取器适用于IR研究工作，涉及需要严格重复实验的提取。

波特博士建议使用英语或Porter2词干分析器代替Porter词干分析器。英文茎干是演示站点中实际使用的，因为@StompChicken早先已回答。

在Java中，我使用tartargus-snowball阻止单词

Maven：

<dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-snowball</artifactId>
        <version>3.0.3</version>
        <scope>test</scope>
</dependency>

样例代码：

SnowballProgram stemmer = new EnglishStemmer();
String[] words = new String[]{
    "testing",
    "skincare",
    "eyecare",
    "eye",
    "worked",
    "read"
};
for (String word : words) {
    stemmer.setCurrent(word);
    stemmer.stem();
    //debug
    logger.info("Origin: " + word + " > " + stemmer.getCurrent());// result: test, skincar, eyecar, eye, work, read
}

在这里尝试这个：http : //www.twinword.com/lemmatizer.php

我在演示中输入了您的查询，"cats running ran cactus cactuses cacti community communities"并["cat", "running", "run", "cactus", "cactus", "cactus", "community", "community"]带有可选标志ALL_TOKENS。

样例代码

这是一个API，因此您可以从任何环境连接到它。这是PHP REST调用的样子。

// These code snippets use an open-source library. http://unirest.io/php
$response = Unirest\Request::post([ENDPOINT],
  array(
    "X-Mashape-Key" => [API KEY],
    "Content-Type" => "application/x-www-form-urlencoded",
    "Accept" => "application/json"
  ),
  array(
    "text" => "cats running ran cactus cactuses cacti community communities"
  )
);

我强烈建议使用Spacy（基本文本解析和标记）和Textacy（基于Spacy的高级文本处理）。

在Spacy中，默认情况下.lemma_可以使用词法化的单词作为标记的属性，并且可以在对文本进行很多其他文本预处理的同时对文本进行词素化。例如，在创建术语 或单词包时，或者通常在执行需要它的某些处理之前。

我建议您在编写任何代码之前先将两者都检查一下，因为这样可以节省大量时间！

df_plots = pd.read_excel("Plot Summary.xlsx", index_col = 0)
df_plots
# Printing first sentence of first row and last sentence of last row
nltk.sent_tokenize(df_plots.loc[1].Plot)[0] + nltk.sent_tokenize(df_plots.loc[len(df)].Plot)[-1]

# Calculating length of all plots by words
df_plots["Length"] = df_plots.Plot.apply(lambda x : 
len(nltk.word_tokenize(x)))

print("Longest plot is for season"),
print(df_plots.Length.idxmax())

print("Shortest plot is for season"),
print(df_plots.Length.idxmin())



#What is this show about? (What are the top 3 words used , excluding the #stop words, in all the #seasons combined)

word_sample = list(["struggled", "died"])
word_list = nltk.pos_tag(word_sample)
[wnl.lemmatize(str(word_list[index][0]), pos = word_list[index][1][0].lower()) for index in range(len(word_list))]

# Figure out the stop words
stop = (stopwords.words('english'))

# Tokenize all the plots
df_plots["Tokenized"] = df_plots.Plot.apply(lambda x : nltk.word_tokenize(x.lower()))

# Remove the stop words
df_plots["Filtered"] = df_plots.Tokenized.apply(lambda x : (word for word in x if word not in stop))

# Lemmatize each word
wnl = WordNetLemmatizer()
df_plots["POS"] = df_plots.Filtered.apply(lambda x : nltk.pos_tag(list(x)))
# df_plots["POS"] = df_plots.POS.apply(lambda x : ((word[1] = word[1][0] for word in word_list) for word_list in x))
df_plots["Lemmatized"] = df_plots.POS.apply(lambda x : (wnl.lemmatize(x[index][0], pos = str(x[index][1][0]).lower()) for index in range(len(list(x)))))



#Which Season had the highest screenplay of "Jesse" compared to "Walt" 
#Screenplay of Jesse =(Occurences of "Jesse")/(Occurences of "Jesse"+ #Occurences of "Walt")

df_plots.groupby("Season").Tokenized.sum()

df_plots["Share"] = df_plots.groupby("Season").Tokenized.sum().apply(lambda x : float(x.count("jesse") * 100)/float(x.count("jesse") + x.count("walter") + x.count("walt")))

print("The highest times Jesse was mentioned compared to Walter/Walt was in season"),
print(df_plots["Share"].idxmax())
#float(df_plots.Tokenized.sum().count('jesse')) * 100 / #float((df_plots.Tokenized.sum().count('jesse') + #df_plots.Tokenized.sum().count('walt') + #df_plots.Tokenized.sum().count('walter')))