Natural Language Toolkit 简明教程

Synonym & Antonym Replacement

Replacing words with common synonyms

在使用NLP时，尤其是在频率分析和文本索引的情况下，在不丢失含义的情况下压缩词汇始终是有益的，因为它可以节省大量内存。为了实现此目标，我们必须定义单词与其同义词之间的映射。在以下示例中，我们将创建一个名为 word_syn_replacer 的类，该类可用于将单词替换为其常用同义词。

Example

首先，导入必要的包 re 以使用正则表达式。

import re
from nltk.corpus import wordnet

接下来，创建一个接受单词替换映射的类 −

class word_syn_replacer(object):
   def __init__(self, word_map):
   self.word_map = word_map
def replace(self, word):
   return self.word_map.get(word, word)

保存该Python程序（例如replacesyn.py），并从Python命令提示符处运行它。在运行它之后，导入 word_syn_replacer 类，以便用常用同义词替换单词。让我们看看如何操作。

from replacesyn import word_syn_replacer
rep_syn = word_syn_replacer ({‘bday’: ‘birthday’)
rep_syn.replace(‘bday’)

Output

'birthday'

Complete implementation example

import re
from nltk.corpus import wordnet
class word_syn_replacer(object):
   def __init__(self, word_map):
   self.word_map = word_map
def replace(self, word):
   return self.word_map.get(word, word)

现在，一旦您保存了上述程序并运行它，您就可以导入该类并按如下方式使用它 −

from replacesyn import word_syn_replacer
rep_syn = word_syn_replacer ({‘bday’: ‘birthday’)
rep_syn.replace(‘bday’)

Output

'birthday'

上述方法的缺点是我们必须在Python词典中硬编码同义词。我们有两个更好的选择，即CSV和YAML文件。我们可以将同义词表保存在上述任何文件中，并可以从中构建 word_map 词典。让我们借助示例了解该概念。

Using CSV file

为了将CSV文件用于此目的，该文件应有两列，第一列包含单词，第二列包含用于替换单词的同义词。让我们将此文件保存为 syn.csv. 在下面的示例中，我们将创建一个名为 CSVword_syn_replacer 的类，该类将扩展 replacesyn.py 文件中 word_syn_replacer 中的内容，并将用于从 syn.csv 文件中构建 word_map 词典。

Example

首先，导入必需的包。

import csv

接下来，创建一个接受单词替换映射的类 −

class CSVword_syn_replacer(word_syn_replacer):
   def __init__(self, fname):
      word_map = {}
      for line in csv.reader(open(fname)):
         word, syn = line
         word_map[word] = syn
      super(Csvword_syn_replacer, self).__init__(word_map)

在运行它之后，导入 CSVword_syn_replacer 类，以便用常用同义词替换单词。让我们看看如何操作？

from replacesyn import CSVword_syn_replacer
rep_syn = CSVword_syn_replacer (‘syn.csv’)
rep_syn.replace(‘bday’)

Output

'birthday'

Complete implementation example

import csv
class CSVword_syn_replacer(word_syn_replacer):
def __init__(self, fname):
word_map = {}
for line in csv.reader(open(fname)):
   word, syn = line
   word_map[word] = syn
super(Csvword_syn_replacer, self).__init__(word_map)

现在，一旦您保存了上述程序并运行它，您就可以导入该类并按如下方式使用它 −

from replacesyn import CSVword_syn_replacer
rep_syn = CSVword_syn_replacer (‘syn.csv’)
rep_syn.replace(‘bday’)

Output

'birthday'

Using YAML file

由于我们使用了CSV文件，因此还可以将YAML文件用于此目的（我们必须安装了PyYAML）。让我们将此文件保存为 syn.yaml. 在下面的示例中，我们将创建一个名为 YAMLword_syn_replacer 的类，该类将扩展 replacesyn.py 文件中 word_syn_replacer 中的内容，并将用于从 syn.yaml 文件中构建 word_map 词典。

Example

首先，导入必需的包。

import yaml

接下来，创建一个接受单词替换映射的类 −

class YAMLword_syn_replacer(word_syn_replacer):
   def __init__(self, fname):
   word_map = yaml.load(open(fname))
   super(YamlWordReplacer, self).__init__(word_map)

在运行它之后，导入 YAMLword_syn_replacer 类，以便用常用同义词替换单词。让我们看看如何操作？

from replacesyn import YAMLword_syn_replacer
rep_syn = YAMLword_syn_replacer (‘syn.yaml’)
rep_syn.replace(‘bday’)

Output

'birthday'

Complete implementation example

import yaml
class YAMLword_syn_replacer(word_syn_replacer):
def __init__(self, fname):
   word_map = yaml.load(open(fname))
   super(YamlWordReplacer, self).__init__(word_map)

现在，一旦您保存了上述程序并运行它，您就可以导入该类并按如下方式使用它 −

from replacesyn import YAMLword_syn_replacer
rep_syn = YAMLword_syn_replacer (‘syn.yaml’)
rep_syn.replace(‘bday’)

Output

'birthday'

Antonym replacement

众所周知，反义词是一个与另一个单词含义相反的单词，而反义词替换的反义词是同义词替换。在本节中，我们将处理反义词替换，即使用 WordNet 用明确的反义词替换单词。在下面的示例中，我们将创建一个名为 word_antonym_replacer 的类，它有两种方法，一种用于替换单词，另一种用于去除否定。

Example

首先，导入必需的包。

from nltk.corpus import wordnet

接下来，创建名为 word_antonym_replacer 的类 -

class word_antonym_replacer(object):
   def replace(self, word, pos=None):
      antonyms = set()
      for syn in wordnet.synsets(word, pos=pos):
         for lemma in syn.lemmas():
            for antonym in lemma.antonyms():
               antonyms.add(antonym.name())
      if len(antonyms) == 1:
         return antonyms.pop()
      else:
         return None
   def replace_negations(self, sent):
      i, l = 0, len(sent)
      words = []
      while i < l:
         word = sent[i]
         if word == 'not' and i+1 < l:
            ant = self.replace(sent[i+1])
            if ant:
               words.append(ant)
               i += 2
               continue
         words.append(word)
         i += 1
      return words

保存这个 Python 程序（例如 replaceantonym.py）并从 Python 命令提示符运行它。运行它后，当您想用明确的反义词替换单词时，导入 word_antonym_replacer 类。让我们来看看怎么做。

from replacerantonym import word_antonym_replacer
rep_antonym = word_antonym_replacer ()
rep_antonym.replace(‘uglify’)

Output

['beautify'']
sentence = ["Let us", 'not', 'uglify', 'our', 'country']
rep_antonym.replace _negations(sentence)

Output

["Let us", 'beautify', 'our', 'country']

Complete implementation example

nltk.corpus import wordnet
class word_antonym_replacer(object):
def replace(self, word, pos=None):
   antonyms = set()
   for syn in wordnet.synsets(word, pos=pos):
      for lemma in syn.lemmas():
      for antonym in lemma.antonyms():
         antonyms.add(antonym.name())
   if len(antonyms) == 1:
      return antonyms.pop()
   else:
      return None
def replace_negations(self, sent):
   i, l = 0, len(sent)
   words = []
   while i < l:
      word = sent[i]
      if word == 'not' and i+1 < l:
         ant = self.replace(sent[i+1])
         if ant:
            words.append(ant)
            i += 2
            continue
      words.append(word)
      i += 1
   return words

现在，一旦您保存了上述程序并运行它，您就可以导入该类并按如下方式使用它 −

from replacerantonym import word_antonym_replacer
rep_antonym = word_antonym_replacer ()
rep_antonym.replace(‘uglify’)
sentence = ["Let us", 'not', 'uglify', 'our', 'country']
rep_antonym.replace _negations(sentence)

Output

["Let us", 'beautify', 'our', 'country']