natasha

Natasha 项目介绍

Natasha 是一个专门为俄语自然语言处理（NLP）任务而设计的工具，旨在高效地解决诸如分词、句子切分、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、语法解析、命名实体识别（NER）、事实抽取等基本任务。其性能在俄语新闻文章中表现出色，甚至比目前的最先进技术更优。值得注意的是，Natasha 不是一个研究项目，而是着眼于实际生产需求而构建的技术。项目开发过程中高度关注模型的尺寸、内存使用及性能表现，模型运行在 CPU 上并使用 Numpy 进行推理。

Natasha 集成的库

Natasha 将多个 Natash 项目的库集成在一个便捷的 API 之下，主要包括：

Razdel：负责俄语的分词和句子切分。
Navec：提供紧凑的俄语词嵌入。
Slovnet：应用现代深度学习技术处理俄语自然语言，提供紧凑的形态、语法、NER 模型。
Yargy：类似 Tomita 解析器的基于规则的事实抽取。
Ipymarkup：用于 NER 和语法标注的 NLP 可视化工具。

Natasha 提供的这些工具集合在同类任务中表现优异，适用于对新闻文本进行处理。

如何安装

Natasha 支持 Python 3.7 及以上版本，如果您想在项目中使用 Natasha，安装方法非常简单：

$ pip install natasha

使用指南

使用 Natasha 分析文本的基本步骤如下：

导入并初始化模块：通过从 natasha 导入所需的组件，你可以初始化用于文本切分、形态标记、语法解析和命名实体识别的模块。
构建文档对象：输入文本后，构建一个 Doc 对象来处理该文本。
文本分割和分析：
- 分割：利用 segmenter 将文本分割成词和句子。
- 形态分析：使用形态标记器为每个单词加上丰富的形态标记，并可利用 morph.print() 可视化结果。
- 词形还原：通过词形还原将每个单词归为其基本形式。
- 语法解析：通过语法解析为每个句子分析其语法结构。
- 命名实体识别：提取标准命名实体如人物、地点、组织，最后通过 ner.print() 可视化结果。
- 命名实体标准化：对每个命名实体进行标准化，确保正确的语法和语义。
- 命名实体解析：对命名实体进行解析，提取出名字、姓氏和其他信息。