Notes from NLTK Book http://www.nltk.org/book/
The goal of this chapter is to answer the following questions:
part-of-speech (POS) tagger
In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import nltk
from nltk import word_tokenize
In [2]:
text = word_tokenize("And now for something completely different")
nltk.pos_tag(text)
Out[2]:
[('And', 'CC'),
('now', 'RB'),
('for', 'IN'),
('something', 'NN'),
('completely', 'RB'),
('different', 'JJ')]
In [3]:
text = word_tokenize("They refuse to permit us to obtain the refuse permit")
nltk.pos_tag(text)
Out[3]:
[('They', 'PRP'),
('refuse', 'VBP'),
('to', 'TO'),
('permit', 'VB'),
('us', 'PRP'),
('to', 'TO'),
('obtain', 'VB'),
('the', 'DT'),
('refuse', 'NN'),
('permit', 'NN')]
more details below
In [4]:
nltk.help.upenn_tagset()
$: dollar
$ -$ --$ A$ C$ HK$ M$ NZ$ S$ U.S.$ US$
'': closing quotation mark
' ''
(: opening parenthesis
( [ {
): closing parenthesis
) ] }
,: comma
,
--: dash
--
.: sentence terminator
. ! ?
:: colon or ellipsis
: ; ...
CC: conjunction, coordinating
& 'n and both but either et for less minus neither nor or plus so
therefore times v. versus vs. whether yet
CD: numeral, cardinal
mid-1890 nine-thirty forty-two one-tenth ten million 0.5 one forty-
seven 1987 twenty '79 zero two 78-degrees eighty-four IX '60s .025
fifteen 271,124 dozen quintillion DM2,000 ...
DT: determiner
all an another any both del each either every half la many much nary
neither no some such that the them these this those
EX: existential there
there
FW: foreign word
gemeinschaft hund ich jeux habeas Haementeria Herr K'ang-si vous
lutihaw alai je jour objets salutaris fille quibusdam pas trop Monte
terram fiche oui corporis ...
IN: preposition or conjunction, subordinating
astride among uppon whether out inside pro despite on by throughout
below within for towards near behind atop around if like until below
next into if beside ...
JJ: adjective or numeral, ordinal
third ill-mannered pre-war regrettable oiled calamitous first separable
ectoplasmic battery-powered participatory fourth still-to-be-named
multilingual multi-disciplinary ...
JJR: adjective, comparative
bleaker braver breezier briefer brighter brisker broader bumper busier
calmer cheaper choosier cleaner clearer closer colder commoner costlier
cozier creamier crunchier cuter ...
JJS: adjective, superlative
calmest cheapest choicest classiest cleanest clearest closest commonest
corniest costliest crassest creepiest crudest cutest darkest deadliest
dearest deepest densest dinkiest ...
LS: list item marker
A A. B B. C C. D E F First G H I J K One SP-44001 SP-44002 SP-44005
SP-44007 Second Third Three Two * a b c d first five four one six three
two
MD: modal auxiliary
can cannot could couldn't dare may might must need ought shall should
shouldn't will would
NN: noun, common, singular or mass
common-carrier cabbage knuckle-duster Casino afghan shed thermostat
investment slide humour falloff slick wind hyena override subhumanity
machinist ...
NNP: noun, proper, singular
Motown Venneboerger Czestochwa Ranzer Conchita Trumplane Christos
Oceanside Escobar Kreisler Sawyer Cougar Yvette Ervin ODI Darryl CTCA
Shannon A.K.C. Meltex Liverpool ...
NNPS: noun, proper, plural
Americans Americas Amharas Amityvilles Amusements Anarcho-Syndicalists
Andalusians Andes Andruses Angels Animals Anthony Antilles Antiques
Apache Apaches Apocrypha ...
NNS: noun, common, plural
undergraduates scotches bric-a-brac products bodyguards facets coasts
divestitures storehouses designs clubs fragrances averages
subjectivists apprehensions muses factory-jobs ...
PDT: pre-determiner
all both half many quite such sure this
POS: genitive marker
' 's
PRP: pronoun, personal
hers herself him himself hisself it itself me myself one oneself ours
ourselves ownself self she thee theirs them themselves they thou thy us
PRP$: pronoun, possessive
her his mine my our ours their thy your
RB: adverb
occasionally unabatingly maddeningly adventurously professedly
stirringly prominently technologically magisterially predominately
swiftly fiscally pitilessly ...
RBR: adverb, comparative
further gloomier grander graver greater grimmer harder harsher
healthier heavier higher however larger later leaner lengthier less-
perfectly lesser lonelier longer louder lower more ...
RBS: adverb, superlative
best biggest bluntest earliest farthest first furthest hardest
heartiest highest largest least less most nearest second tightest worst
RP: particle
aboard about across along apart around aside at away back before behind
by crop down ever fast for forth from go high i.e. in into just later
low more off on open out over per pie raising start teeth that through
under unto up up-pp upon whole with you
SYM: symbol
% & ' '' ''. ) ). * + ,. < = > @ A[fj] U.S U.S.S.R * ** ***
TO: "to" as preposition or infinitive marker
to
UH: interjection
Goodbye Goody Gosh Wow Jeepers Jee-sus Hubba Hey Kee-reist Oops amen
huh howdy uh dammit whammo shucks heck anyways whodunnit honey golly
man baby diddle hush sonuvabitch ...
VB: verb, base form
ask assemble assess assign assume atone attention avoid bake balkanize
bank begin behold believe bend benefit bevel beware bless boil bomb
boost brace break bring broil brush build ...
VBD: verb, past tense
dipped pleaded swiped regummed soaked tidied convened halted registered
cushioned exacted snubbed strode aimed adopted belied figgered
speculated wore appreciated contemplated ...
VBG: verb, present participle or gerund
telegraphing stirring focusing angering judging stalling lactating
hankerin' alleging veering capping approaching traveling besieging
encrypting interrupting erasing wincing ...
VBN: verb, past participle
multihulled dilapidated aerosolized chaired languished panelized used
experimented flourished imitated reunifed factored condensed sheared
unsettled primed dubbed desired ...
VBP: verb, present tense, not 3rd person singular
predominate wrap resort sue twist spill cure lengthen brush terminate
appear tend stray glisten obtain comprise detest tease attract
emphasize mold postpone sever return wag ...
VBZ: verb, present tense, 3rd person singular
bases reconstructs marks mixes displeases seals carps weaves snatches
slumps stretches authorizes smolders pictures emerges stockpiles
seduces fizzes uses bolsters slaps speaks pleads ...
WDT: WH-determiner
that what whatever which whichever
WP: WH-pronoun
that what whatever whatsoever which who whom whosoever
WP$: WH-pronoun, possessive
whose
WRB: Wh-adverb
how however whence whenever where whereby whereever wherein whereof why
``: opening quotation mark
` ``
text.similar(w) finds words that appear in similar contexts to w
from book: The text.similar() method takes a word w, finds all contexts w1w w2, then finds all words w' that appear in the same context, i.e. w1w'w2
words similar to 'woman' -- mostly nouns
In [5]:
text = nltk.Text(word.lower() for word in nltk.corpus.brown.words())
text.similar('woman')
man day time year moment car world family house boy child country job
state girl place war way case question
words similar to 'bought' -- mostly verbs
In [6]:
text.similar('bought')
made put said done found had seen given left heard set been got was
brought in felt that told took
words similar to 'over' -- mostly prepositions
In [7]:
text.similar('over')
in on to of and for with from at by that into as up out down through
is about all
In [8]:
text.similar('the')
a his this their its her an that our any all one these my in your no
some other and
In [9]:
tagged_token = nltk.tag.str2tuple('fly/NN')
tagged_token
Out[9]:
('fly', 'NN')
In [10]:
sent = '''
The/AT grand/JJ jury/NN commented/VBD on/IN a/AT number/NN of/IN
other/AP topics/NNS ,/, AMONG/IN them/PPO the/AT Atlanta/NP and/CC
Fulton/NP-tl County/NN-tl purchasing/VBG departments/NNS which/WDT it/PPS
said/VBD ``/`` ARE/BER well/QL operated/VBN and/CC follow/VB generally/RB
accepted/VBN practices/NNS which/WDT inure/VB to/IN the/AT best/JJT
interest/NN of/IN both/ABX governments/NNS ''/'' ./.
'''
[nltk.tag.str2tuple(t) for t in sent.split()]
Out[10]:
[('The', 'AT'),
('grand', 'JJ'),
('jury', 'NN'),
('commented', 'VBD'),
('on', 'IN'),
('a', 'AT'),
('number', 'NN'),
('of', 'IN'),
('other', 'AP'),
('topics', 'NNS'),
(',', ','),
('AMONG', 'IN'),
('them', 'PPO'),
('the', 'AT'),
('Atlanta', 'NP'),
('and', 'CC'),
('Fulton', 'NP-TL'),
('County', 'NN-TL'),
('purchasing', 'VBG'),
('departments', 'NNS'),
('which', 'WDT'),
('it', 'PPS'),
('said', 'VBD'),
('``', '``'),
('ARE', 'BER'),
('well', 'QL'),
('operated', 'VBN'),
('and', 'CC'),
('follow', 'VB'),
('generally', 'RB'),
('accepted', 'VBN'),
('practices', 'NNS'),
('which', 'WDT'),
('inure', 'VB'),
('to', 'IN'),
('the', 'AT'),
('best', 'JJT'),
('interest', 'NN'),
('of', 'IN'),
('both', 'ABX'),
('governments', 'NNS'),
("''", "''"),
('.', '.')]
The/at Fulton/np-tl County/nn-tl Grand/jj-tl Jury/nn-tl said/vbd Friday/nr an/at investigation/nn of/in Atlanta's/np$ recent/jj primary/nn election/nn produced/vbd / no/at evidence/nn ''/'' that/cs any/dti irregularities/nns took/vbd place/nn ./.
if a corpus contains tagged text, the corpus interface will have a tagged_words() method
In [11]:
nltk.corpus.brown.tagged_words()
Out[11]:
[('The', 'AT'), ('Fulton', 'NP-TL'), ...]
In [12]:
nltk.corpus.brown.tagged_words(tagset='universal')
Out[12]:
[('The', 'DET'), ('Fulton', 'NOUN'), ...]
In [13]:
print(nltk.corpus.nps_chat.tagged_words())
[('now', 'RB'), ('im', 'PRP'), ('left', 'VBD'), ...]
In [14]:
nltk.corpus.conll2000.tagged_words()
Out[14]:
[('Confidence', 'NN'), ('in', 'IN'), ('the', 'DT'), ...]
In [15]:
nltk.corpus.treebank.tagged_words()
Out[15]:
[('Pierre', 'NNP'), ('Vinken', 'NNP'), (',', ','), ...]
not all corpora have the same tag sets, so can force mapping to universal tagset
In [16]:
nltk.corpus.brown.tagged_words(tagset='universal')
Out[16]:
[('The', 'DET'), ('Fulton', 'NOUN'), ...]
In [17]:
nltk.corpus.treebank.tagged_words(tagset='universal')
Out[17]:
[('Pierre', 'NOUN'), ('Vinken', 'NOUN'), (',', '.'), ...]
Tagged corpora in other languages...
In [18]:
nltk.corpus.sinica_treebank.tagged_words()
Out[18]:
[('一', 'Neu'), ('友情', 'Nad'), ('嘉珍', 'Nba'), ...]
In [19]:
nltk.corpus.indian.tagged_words()
Out[19]:
[('মহিষের', 'NN'), ('সন্তান', 'NN'), (':', 'SYM'), ...]
In [20]:
nltk.corpus.mac_morpho.tagged_words()
Out[20]:
[('Jersei', 'N'), ('atinge', 'V'), ('média', 'N'), ...]
In [21]:
nltk.corpus.conll2002.tagged_words()
Out[21]:
[('Sao', 'NC'), ('Paulo', 'VMI'), ('(', 'Fpa'), ...]
In [22]:
nltk.corpus.cess_cat.tagged_words()
Out[22]:
[('El', 'da0ms0'), ('Tribunal_Suprem', 'np0000o'), ...]
In [23]:
brn = nltk.corpus.brown
brown_news_tagged = brn.tagged_words(categories='news', tagset='universal')
tag_fd = nltk.FreqDist(tag for (word, tag) in brown_news_tagged)
tag_fd.most_common()
Out[23]:
[('NOUN', 30640),
('VERB', 14399),
('ADP', 12355),
('.', 11928),
('DET', 11389),
('ADJ', 6706),
('ADV', 3349),
('CONJ', 2717),
('PRON', 2535),
('PRT', 2264),
('NUM', 2166),
('X', 106)]
In [24]:
plot = plt.figure(figsize=(18,10))
tag_fd.plot(cumulative=True)
In [25]:
tag_fd.plot()
In [26]:
word_tag_pairs = nltk.bigrams(brown_news_tagged)
list(word_tag_pairs)[:20]
Out[26]:
[(('The', 'DET'), ('Fulton', 'NOUN')),
(('Fulton', 'NOUN'), ('County', 'NOUN')),
(('County', 'NOUN'), ('Grand', 'ADJ')),
(('Grand', 'ADJ'), ('Jury', 'NOUN')),
(('Jury', 'NOUN'), ('said', 'VERB')),
(('said', 'VERB'), ('Friday', 'NOUN')),
(('Friday', 'NOUN'), ('an', 'DET')),
(('an', 'DET'), ('investigation', 'NOUN')),
(('investigation', 'NOUN'), ('of', 'ADP')),
(('of', 'ADP'), ("Atlanta's", 'NOUN')),
(("Atlanta's", 'NOUN'), ('recent', 'ADJ')),
(('recent', 'ADJ'), ('primary', 'NOUN')),
(('primary', 'NOUN'), ('election', 'NOUN')),
(('election', 'NOUN'), ('produced', 'VERB')),
(('produced', 'VERB'), ('``', '.')),
(('``', '.'), ('no', 'DET')),
(('no', 'DET'), ('evidence', 'NOUN')),
(('evidence', 'NOUN'), ("''", '.')),
(("''", '.'), ('that', 'ADP')),
(('that', 'ADP'), ('any', 'DET'))]
In [27]:
word_tag_pairs = nltk.bigrams(brown_news_tagged) # generator needs to be redefined
noun_preceders = [a[1] for a, b in word_tag_pairs if b[1] == 'NOUN']
noun_preceders[:20]
Out[27]:
['DET',
'NOUN',
'ADJ',
'VERB',
'DET',
'ADP',
'ADJ',
'NOUN',
'DET',
'DET',
'VERB',
'DET',
'ADP',
'NOUN',
'DET',
'ADJ',
'ADJ',
'DET',
'DET',
'CONJ']
In [28]:
fdist = nltk.FreqDist(noun_preceders)
[tag for tag, _ in fdist.most_common()]
Out[28]:
['NOUN',
'DET',
'ADJ',
'ADP',
'.',
'VERB',
'CONJ',
'NUM',
'ADV',
'PRT',
'PRON',
'X']
In [29]:
fdist.plot(cumulative=True)
In [30]:
wsj = nltk.corpus.treebank.tagged_words(tagset='universal')
word_tag_fd = nltk.FreqDist(wsj)
[wt[0] for wt, _ in word_tag_fd.most_common() if wt[1] == 'VERB'][:25]
Out[30]:
['is',
'said',
'was',
'are',
'be',
'has',
'have',
'will',
'says',
'would',
'were',
'had',
'been',
'could',
"'s",
'can',
'do',
'say',
'make',
'may',
'did',
'rose',
'made',
'does',
'expected']
words and tags are paired. treat the word as a condition and the tag as an event and create a cfd
lists the most common tags, given a word
In [31]:
cfd1 = nltk.ConditionalFreqDist(wsj)
cfd1['yield'].most_common()
Out[31]:
[('VERB', 28), ('NOUN', 20)]
In [32]:
cfd1['cut'].most_common()
Out[32]:
[('VERB', 25), ('NOUN', 3)]
reverse the order... conditions: tags, events: words
see the likely words, given a tag
In [33]:
wsh = nltk.corpus.treebank.tagged_words()
cfd2 = nltk.ConditionalFreqDist((tag, word) for (word, tag) in wsj)
list(cfd2['ADJ'])[:25]
Out[33]:
['harmful',
'preset',
'canine',
'ugly',
'four-color',
'retractable',
'least',
'over',
'cosmetic',
'explosive',
'multilevel',
'lofty',
'accurate',
'cleaner',
'assistant',
'Huge',
'unpleasant',
'Germany-based',
'student-test',
'red',
'Traditional',
'Lead',
'due',
'instrumental',
'quick']
In [34]:
brown_learned_text = brn.words(categories='learned')
sorted(set(b for a, b in nltk.bigrams(brown_learned_text) if a == 'often'))
Out[34]:
[',',
'.',
'accomplished',
'analytically',
'appear',
'apt',
'associated',
'assuming',
'became',
'become',
'been',
'began',
'call',
'called',
'carefully',
'chose',
'classified',
'colorful',
'composed',
'contain',
'differed',
'difficult',
'encountered',
'enough',
'equate',
'extremely',
'found',
'happens',
'have',
'ignored',
'in',
'involved',
'more',
'needed',
'nightly',
'observed',
'of',
'on',
'out',
'quite',
'represent',
'responsible',
'revamped',
'seclude',
'set',
'shortened',
'sing',
'sounded',
'stated',
'still',
'sung',
'supported',
'than',
'to',
'when',
'work']
instead, use tagged_words() to look at POS tags
In [35]:
brown_lrnd_tagged = brn.tagged_words(categories='learned', tagset='universal')
brown_lrnd_tagged
Out[35]:
[('1', 'NUM'), ('.', '.'), ('Introduction', 'NOUN'), ...]
In [36]:
tags = [b[1] for a, b in nltk.bigrams(brown_lrnd_tagged) if a[0] == 'often']
tags[:5]
Out[36]:
['ADJ', 'ADV', 'VERB', 'VERB', 'ADJ']
In [37]:
fd = nltk.FreqDist(tags)
fd.tabulate()
VERB ADV ADP ADJ . PRT
37 8 7 6 4 2
POS that follow 'often' the most are verbs
Find words that are parts of sequences of tags+words (e.g., Verb, to, Verb)
In [38]:
def process(sentence):
for (w1, t1), (w2, t2), (w3, t3) in nltk.trigrams(sentence):
if (t1.startswith('V') and t2 == 'TO' and t3.startswith('V')):
print(w1, w2, w3)
for tagged_sent in brn.tagged_sents()[:200]:
process(tagged_sent)
combined to achieve
continue to place
serve to protect
wanted to wait
allowed to place
expected to become
expected to approve
expected to make
intends to make
seek to set
like to see
designed to provide
get to hear
expects to tell
expected to give
prefer to pay
required to obtain
permitted to teach
designed to reduce
Identifying words that have ambiguous POS tags
In [39]:
brown_news_tagged = brn.tagged_words(categories='news', tagset='universal')
data = nltk.ConditionalFreqDist((word.lower(), tag)
for word, tag in brown_news_tagged)
for word in sorted(data.conditions()):
if len(data[word]) > 3:
tags = [tag for tag, _ in data[word].most_common()]
print(word, ' '.join(tags))
best ADJ VERB ADV NOUN
close ADV ADJ VERB NOUN
open ADJ VERB NOUN ADV
present ADJ ADV VERB NOUN
that ADP DET PRON ADV
In [40]:
from nltk.corpus import brown
brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')
brown_sents = brown.sents(categories='news')
brown_sents[:1]
Out[40]:
[['The',
'Fulton',
'County',
'Grand',
'Jury',
'said',
'Friday',
'an',
'investigation',
'of',
"Atlanta's",
'recent',
'primary',
'election',
'produced',
'``',
'no',
'evidence',
"''",
'that',
'any',
'irregularities',
'took',
'place',
'.']]
Example: create a default tagger that tags everything as NN
default taggers assign a tag to every single word
In [41]:
raw = 'I do not like green eggs and ham, I do not like them Sam I am!'
tokens = word_tokenize(raw)
default_tagger = nltk.DefaultTagger('NN')
default_tagger.tag(tokens)
Out[41]:
[('I', 'NN'),
('do', 'NN'),
('not', 'NN'),
('like', 'NN'),
('green', 'NN'),
('eggs', 'NN'),
('and', 'NN'),
('ham', 'NN'),
(',', 'NN'),
('I', 'NN'),
('do', 'NN'),
('not', 'NN'),
('like', 'NN'),
('them', 'NN'),
('Sam', 'NN'),
('I', 'NN'),
('am', 'NN'),
('!', 'NN')]
this "tagger" performs poorly, of course
In [42]:
default_tagger.evaluate(brown_tagged_sents)
Out[42]:
0.13089484257215028
In [43]:
patterns = [
(r'.*ing$', 'VBG'), # gerunds
(r'.*ed$', 'VBD'), # simple past
(r'.*es$', 'VBZ'), # 3rd singular present
(r'.*ould$', 'MD'), # modals
(r'.*\'s$', 'NN$'), # possessive nouns
(r'.*s$', 'NNS'), # plural nouns
(r'^-?[0-9]+(.[0-9]+)?$', 'CD'), # cardinal numbers
(r'.*', 'NN') # nouns (default)
]
In [44]:
brown_sents[3]
Out[44]:
['``',
'Only',
'a',
'relative',
'handful',
'of',
'such',
'reports',
'was',
'received',
"''",
',',
'the',
'jury',
'said',
',',
'``',
'considering',
'the',
'widespread',
'interest',
'in',
'the',
'election',
',',
'the',
'number',
'of',
'voters',
'and',
'the',
'size',
'of',
'this',
'city',
"''",
'.']
In [45]:
regexp_tagger = nltk.RegexpTagger(patterns)
regexp_tagger.tag(brown_sents[3])
Out[45]:
[('``', 'NN'),
('Only', 'NN'),
('a', 'NN'),
('relative', 'NN'),
('handful', 'NN'),
('of', 'NN'),
('such', 'NN'),
('reports', 'NNS'),
('was', 'NNS'),
('received', 'VBD'),
("''", 'NN'),
(',', 'NN'),
('the', 'NN'),
('jury', 'NN'),
('said', 'NN'),
(',', 'NN'),
('``', 'NN'),
('considering', 'VBG'),
('the', 'NN'),
('widespread', 'NN'),
('interest', 'NN'),
('in', 'NN'),
('the', 'NN'),
('election', 'NN'),
(',', 'NN'),
('the', 'NN'),
('number', 'NN'),
('of', 'NN'),
('voters', 'NNS'),
('and', 'NN'),
('the', 'NN'),
('size', 'NN'),
('of', 'NN'),
('this', 'NNS'),
('city', 'NN'),
("''", 'NN'),
('.', 'NN')]
In [46]:
regexp_tagger.evaluate(brown_tagged_sents)
Out[46]:
0.20326391789486245
In [47]:
fd = nltk.FreqDist(brown.words(categories='news'))
cfd = nltk.ConditionalFreqDist(brown.tagged_words(categories='news'))
most_freq_words = fd.most_common(100)
likely_tags = dict((word, cfd[word].max()) for word, _ in most_freq_words)
baseline_tagger = nltk.UnigramTagger(model=likely_tags)
baseline_tagger.evaluate(brown_tagged_sents)
Out[47]:
0.45578495136941344
~46% of tags were correct, just based on the 100 most frequent words
use this "lookup tagger" to tag untagged text
In [48]:
sent = brown.sents(categories='news')[3]
sent
Out[48]:
['``',
'Only',
'a',
'relative',
'handful',
'of',
'such',
'reports',
'was',
'received',
"''",
',',
'the',
'jury',
'said',
',',
'``',
'considering',
'the',
'widespread',
'interest',
'in',
'the',
'election',
',',
'the',
'number',
'of',
'voters',
'and',
'the',
'size',
'of',
'this',
'city',
"''",
'.']
In [49]:
baseline_tagger.tag(sent)
Out[49]:
[('``', '``'),
('Only', None),
('a', 'AT'),
('relative', None),
('handful', None),
('of', 'IN'),
('such', None),
('reports', None),
('was', 'BEDZ'),
('received', None),
("''", "''"),
(',', ','),
('the', 'AT'),
('jury', None),
('said', 'VBD'),
(',', ','),
('``', '``'),
('considering', None),
('the', 'AT'),
('widespread', None),
('interest', None),
('in', 'IN'),
('the', 'AT'),
('election', None),
(',', ','),
('the', 'AT'),
('number', None),
('of', 'IN'),
('voters', None),
('and', 'CC'),
('the', 'AT'),
('size', None),
('of', 'IN'),
('this', 'DT'),
('city', None),
("''", "''"),
('.', '.')]
lots of None tags. These are words that were not in the 100 most frequent words.
Instead, use backoff -- if a word is in the lookup tagger table, use that tag. Otherwise, use the default tag (noun / NN).
In [50]:
baseline_tagger = nltk.UnigramTagger(model=likely_tags, backoff=nltk.DefaultTagger('NN'))
baseline_tagger.evaluate(brown_tagged_sents)
Out[50]:
0.5817769556656125
better performance... 58% vs 46% without backoff!
a program to create and evaluate lookup taggers having a range of sizes:
In [51]:
def performance(cfd, wordlist):
''' return evaluated performance value (0 to 1) for input cfd, wordlist
'''
lt = dict((word, cfd[word].max()) for word in wordlist)
baseline_tagger = nltk.UnigramTagger(model=lt, backoff=nltk.DefaultTagger('NN'))
return baseline_tagger.evaluate(brown.tagged_sents(categories='news'))
word_freqs = nltk.FreqDist(brown.words(categories='news')).most_common()
words_by_freq = [w for w, _ in word_freqs]
words_by_freq[:25]
Out[51]:
['the',
',',
'.',
'of',
'and',
'to',
'a',
'in',
'for',
'The',
'that',
'is',
'``',
'was',
"''",
'on',
'at',
'with',
'be',
'by',
'as',
'he',
'said',
'his',
'will']
In [52]:
cfd = nltk.ConditionalFreqDist(brown.tagged_words(categories='news'))
sizes = 2 ** np.arange(15)
sizes
Out[52]:
array([ 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256,
512, 1024, 2048, 4096, 8192, 16384])
In [53]:
perfs = [performance(cfd, words_by_freq[:size]) for size in sizes]
perfs
Out[53]:
[0.186168625812996,
0.2372158243331941,
0.3041251466873521,
0.3752610537621576,
0.4321260218390119,
0.49444079797919527,
0.5535135350160113,
0.5948743958470076,
0.6363347057302544,
0.6807983769914673,
0.7264454919744615,
0.7798695228434473,
0.8342780993297134,
0.8855341408596376,
0.9349006503968017]
In [54]:
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(sizes, perfs, marker='o')
plt.title('Lookup Tagger Performance with Varying Model Size')
plt.xlabel('Model Size')
plt.ylabel('Performance')
plt.show()
In [55]:
from nltk.corpus import brown
brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')
brown_sents = brown.sents(categories='news')
unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(brown_tagged_sents)
unigram_tagger.tag(brown_sents[2007])
Out[55]:
[('Various', 'JJ'),
('of', 'IN'),
('the', 'AT'),
('apartments', 'NNS'),
('are', 'BER'),
('of', 'IN'),
('the', 'AT'),
('terrace', 'NN'),
('type', 'NN'),
(',', ','),
('being', 'BEG'),
('on', 'IN'),
('the', 'AT'),
('ground', 'NN'),
('floor', 'NN'),
('so', 'QL'),
('that', 'CS'),
('entrance', 'NN'),
('is', 'BEZ'),
('direct', 'JJ'),
('.', '.')]
In [56]:
split_size = int(len(brown_tagged_sents) * 0.9)
split_size
Out[56]:
4160
In [57]:
train_sents = brown_tagged_sents[:split_size]
test_sents = brown_tagged_sents[split_size:]
unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(train_sents)
unigram_tagger.evaluate(test_sents)
Out[57]:
0.812618359413934
In [58]:
bigram_tagger = nltk.BigramTagger(train_sents)
bigram_tagger.tag(brown_sents[2007])
Out[58]:
[('Various', 'JJ'),
('of', 'IN'),
('the', 'AT'),
('apartments', 'NNS'),
('are', 'BER'),
('of', 'IN'),
('the', 'AT'),
('terrace', 'NN'),
('type', 'NN'),
(',', ','),
('being', 'BEG'),
('on', 'IN'),
('the', 'AT'),
('ground', 'NN'),
('floor', 'NN'),
('so', 'CS'),
('that', 'CS'),
('entrance', 'NN'),
('is', 'BEZ'),
('direct', 'JJ'),
('.', '.')]
In [59]:
unseen_sent = brown_sents[4203]
bigram_tagger.tag(unseen_sent)
Out[59]:
[('The', 'AT'),
('population', 'NN'),
('of', 'IN'),
('the', 'AT'),
('Congo', 'NP'),
('is', 'BEZ'),
('13.5', None),
('million', None),
(',', None),
('divided', None),
('into', None),
('at', None),
('least', None),
('seven', None),
('major', None),
('``', None),
('culture', None),
('clusters', None),
("''", None),
('and', None),
('innumerable', None),
('tribes', None),
('speaking', None),
('400', None),
('separate', None),
('dialects', None),
('.', None)]
Lots of None tags! The BigramTagger never saw a lot of word pairs during training
Accuracy score will be very poor:
In [60]:
bigram_tagger.evaluate(test_sents)
Out[60]:
0.10206319146815508
In [61]:
t0 = nltk.DefaultTagger('NN')
t1 = nltk.UnigramTagger(train_sents, backoff=t0)
t2 = nltk.BigramTagger(train_sents, backoff=t1)
t2.evaluate(test_sents)
Out[61]:
0.8460081730290043
In [62]:
t3 = nltk.TrigramTagger(train_sents, backoff=t2)
t3.evaluate(test_sents)
Out[62]:
0.8438154091498057
dealing with out-of-vocabulary items
Limit vocabulary to most frequent n words; replace every other word with UNK
use pickle module to serialize/store taggers to save time after training
How many ambiguous parts-of-speech does a tagger encounter?
Consider Trigram tagger:
In [63]:
cfd = nltk.ConditionalFreqDist(((x[1], y[1], z[0]), z[1])
for sent in brown_tagged_sents
for x, y, z in nltk.trigrams(sent))
ambiguous_contexts = [c for c in cfd.conditions() if len(cfd[c]) > 1]
ambiguous_contexts[:10]
Out[63]:
[('CC', 'VB', 'down'),
('QL', 'JJ', 'for'),
('IN', 'RB', 'before'),
('AT', 'AP', 'to'),
('NNS', 'IN', 'Franklin'),
('VBD', 'NN', 'to'),
('VB', 'AT', 'more'),
('IN', 'NP', 'so'),
('NN', 'IN', 'British'),
('AT', 'NP', 'forces')]
In [64]:
sum(cfd[c].N() for c in ambiguous_contexts) / cfd.N()
Out[64]:
0.049297702068029296
~5% of trigrams are ambiguous
Confusion Matrix -- charting gold standard tags against tagger-assigned tags
In [65]:
test_tags = [tag for sent in brown.sents(categories='editorial')
for word, tag in t2.tag(sent)]
gold_tags = [tag for word, tag in brown.tagged_words(categories='editorial')]
nltk.ConfusionMatrix(gold_tags, test_tags)
Out[65]:
<ConfusionMatrix: 52057/61604 correct>
In [66]:
print(nltk.ConfusionMatrix(gold_tags, test_tags))
| W |
| N V D |
| F F F F J N N P P P B T |
| W W W W J N N S N P P P P P P P P P N W + |
| A B B B D D E - - - - F F F F F - J J J J N N - N N N - N N N P N N N P P P P P P P P S S P S P P P V V V V V V - V V D B W W W |
| - B A A A A B B E E E C C C C C D D O T X F A F F I F J F N W F W W F W W I I I J J T J J J J M M N N N N T S N N T P P P N N S P P R N O P P P P P P S S P S S S S S S S Q R R R R T U B V V B B B B B T B B T E D P R |
| * , - . : : N P P T T E B E B R B Z Z C C D D S O O D D Z + + W T W W N W J W N - W - - W - - H N N N J J L R R S T D D $ $ N N L N $ S S L $ $ + P P $ S S $ R D N P $ $ L P O O + + S P + + S + S S S L B B B P O H + B B D G G N N L Z Z + Z T O B |
| - - - - - - A A - A A - - - - - B E D B B B B E - B E - - - - - - - D - - D O D O - B D D D B - - - - - - - - - N - P P - V W H H H H V - - - - - - J - - J - J - M - - N - - - - - N N - - - - N - - B - - N - - - N - - N - P - P P - - P - P P - - P B H + P B B + H + - - - Q R - - - R R - - - P - - V - V - - V - - - V - - W B - - W W - W W - |
| ' H H - H H H T B B T B A P H T A H T B H E D Z E E E E R H E Z H T C H T C H T C H D O H T O D O Z H D E T T T E E A T C I T J T N T N N P P V B D H V V V V Z I H N T J H T H J H T J T J H M D H T N N H T H T H N S T H T H N P H T E H T P H H T N R T T R O T P N H P $ H T P H L P H T P E V M S E E H V M H T Q H L R B H N T B B R R H T H U H V P H T B H B H T B H T H B H T D E H H P P T P R H ` |
| ' ' ( ) * L , L - L . L : L L L N L X P $ L L T L L E L D Z * G M N R * L Z * L L C L L D L L S L O * L L D * Z * L T Z I S X X Z T L C N L J L N L S P L O B Z T V D G N Z * N L C L J L L L R L L S L T L D * L L N $ L L L L L S $ L L L L P $ L L Z L L S L L L R $ L L S D L N $ L $ $ L L L L S O L L S Z Z D S M R V D D L L L L P B $ L C L R T N P L O L H L B O L L D L G L L N L L L Z L L T Z L L $ O L S B L ` |
-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
' | <19> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
'' | . <382> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
( | . . <95> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
) | . . . <95> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
* | . . . . <304> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
*-HL | . . . . 3 <.> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
, | . . . . . .<2737> 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
,-HL | . . . . . . 22 <3> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
-- | . . . . . . . . <191> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
---HL | . . . . . . . . 1 <.> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
. | . . . . . . . . . .<2977> 3 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
.-HL | . . . . . . . . . . 20 <1> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
: | . . . . . . . . . . . . <108> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
:-HL | . . . . . . . . . . . . 36 <.> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
:-TL | . . . . . . . . . . . . 1 . <.> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
ABL | . . . . . . . . . . . . . . . <2> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
ABN | . . . . . . . . . . . . . . . . <150> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
ABN-TL | . . . . . . . . . . . . . . . . 2 <.> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
ABX | . . . . . . . . . . . . . . . . . . <30> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
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WDT+BEZ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <.> . . . . . . . . . |
WDT+BEZ-HL | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <.> . . . . . . . . |
WDT-HL | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . <.> . . . . . . . |
WP$ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <11> . . . . . . |
WPO | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <8> . . . . . |
WPO-TL | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <.> . . . . |
WPS | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <210> . . . |
WRB | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <256> . . |
WRB-HL | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 <.> . |
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