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：

1. 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。

2. 构建文档对象： 输入文本后，构建一个 Doc 对象来处理该文本。

3. 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。

注意事项

• Natasha 的 API 可能会发生变化，在实际任务中考虑使用低级别的库。
• 模型针对新闻文本进行了优化，其他领域的质量可能会有所下降。

文档和支持

提供详细的文档和示例帮助用户更好地应用 Natasha，用户可在专用聊天平台和 GitHub 上提交问题。此外，实验室还提供商业支持服务。

结论

Natasha 项目作为一种高效的俄语自然语言处理工具，通过整合多种实用功能和模块，提供了一系列专业级别的处理能力，适用于各种俄语文本处理需求。通过便捷的安装和灵活的使用接口，Natasha 为开发者在大规模生产应用中提供了一种有力的工具选择。