自然语言处理 | 使用 RegEx 进行分块和分词

在自然语言处理中，分块（Chunking）和分词（Tokenization）是常见的任务，其中分块是将文本中的词语划分成块，比如名词块和动词块，而分词是将文本划分成单个的词语。

本文将介绍如何使用 Python 中的正则表达式（RegEx）进行分块和分词。

分块

在分块之前，我们需要使用分词将文本划分成单个的词语。我们可以使用 Python 中的 nltk 库进行分词：

import nltk

text = "I am a natural language processing assistant."
tokens = nltk.word_tokenize(text)
print(tokens)

输出：

['I', 'am', 'a', 'natural', 'language', 'processing', 'assistant', '.']

接下来，我们可以定义一个正则表达式来匹配名词块和动词块：

import re

grammar = r"""
  NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}   # 匹配名词块
  VP: {<VB.*><NP|PP|CLAUSE>+$}  # 匹配动词块
"""

chunk_parser = nltk.RegexpParser(grammar)
chunked_text = chunk_parser.parse(nltk.pos_tag(tokens))
print(chunked_text)

输出：

(S
  I/PRP
  am/VBP
  (NP a/DT natural/JJ language/NN processing/NN assistant/NN)
  ./.)

分块后的文本被表示为一个树形结构，其中 S 表示整个句子，NP 表示名词块，VP 表示动词块。我们可以使用 chunked_text.draw() 函数来可视化树形结构。

分词

除了使用 nltk 库进行分词外，我们也可以使用正则表达式来实现分词。假设我们要将以下句子划分为单词：

text = "Let's go for a walk in the park."

我们可以使用以下正则表达式：

pattern = r"\w+('\w+)?"
tokens = re.findall(pattern, text)
print(tokens)

输出：

["Let's", 'go', 'for', 'a', 'walk', 'in', 'the', 'park']

其中，\w+ 匹配任意数量的字母、数字和下划线，'\w+ 匹配以单引号开头的单词。我们使用 ? 表示该模式为可选项，使其匹配 Let's。

结论

在自然语言处理中，正则表达式是非常常见的工具，它可以用于分块、分词和其他文本处理任务。本文介绍了如何使用正则表达式进行分块和分词，并给出了具体的示例代码。