干货：基于Spark Mllib的SparkNLP库。

干货：基于Spark Mllib的SparkNLP库。

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引言

这是来自John Snow Labs工程团队的社区博客和工做，解释了他们对开源Apache Spark天然语言处理（NLP）库的贡献。

Apache Spark是一个通用的集群计算框架，它支持分布式SQL，流式处理，图处理和机器学习。如今，Spark生态系统还有一个Spark Natural Language Processing库。

John Snow Labs NLP库是在Scala编写的Apache 2.0以上，不依赖于其余NLP或ML库。它本地扩展了Spark ML管道API。该框架提供了注释器的概念，并带出了如下内容：

• 标记生成器

•  规范化

• 词干提取

•  Lemmatizer

• 实体提取器

• 日期提取器

• Part of Speech Tagger

• 命名实体识别

• 句子边界检测

• 情感分析

• 拼写检查器

另外，因为与Spark ML的紧密集成，在构建NLP管道时，您能够直接使用Spark的更多功能。这包括词语嵌入，主题建模，停用词移除，各类特征工程功能（tf-idf，n-gram，类似性度量等）以及在机器学习工做流中使用NLP注释做为特征。若是您不熟悉这些术语，那么理解NLP任务的指南是一个好的开始。

Spark ML提供了一套机器学习应用程序，它的逻辑由两个主要组件组成：估计器(Estimators)和 变换器（Transformers）。首先，有一个称为fit（）的方法，将一段数据保存并传递给这样的应用程序，Transformer（通常是拟合过程的结果）将更改应用于目标数据集。这些组件已嵌入到适用于Spark NLP。 管道是容许单个工做流程中包含多个估计器和变换器的机制，容许沿机器学习任务进行多个连接转换。

注释(Annotation)

注释是Spark-NLP操做结果的基本形式。它的结构是由：

• annotatorType: 哪一个注释器生成了这个注释

• begin: 匹配的内容相对于原始文本的开始。

• end: 匹配的内容相对于原始文本的结尾

• metadata: 匹配结果的内容和附加信息

该对象在转换处理结束后由注释器自动生成。不须要手动参与。但为了有效地使用它，必须按照顺序理解。

注解器(Annotators)

注解器是SparkNLP中NLP功能的先锋。有两种形式的注释器：

• 注解器方法：表明Spark ML Estimator并须要一个训练stage。他们有一个称为fit（data）的函数，它根据一些数据来训练一个模型。他们生产第二种类型的注释器，它是一个注释器模型或转换器(transformer)。

• Annotator模型：它们是spark模型或转换器(transformer)，意味着它们具备一个transform(data)函数，它接受一个数据集并添加一个带有这个标注结果的列。全部转换器(transformer)都是附加的，这意味着它们附加到当前数据，决不会替换或删除之前的信息。

这两种形式的注释器均可以包含在Pipeline中，而且会自动按照提供的顺序遍历全部阶段并相应地转换数据。在fit（）阶段以后，Pipeline变成了PipelineModel。不管是以前仍是以后，能够随时保存到磁盘并从新从磁盘加载。

公共函数

setInputCols（column_names）：获取此注释器所需的注释列名称

setOutputCol（ column_name）：定义包含此注释器结果的列的名称。使用此名称做为其余注释器的输入，须要注释这个注释器。

例子分析

1 注释器类型

每一个注释器都有一个类型。这些共享类型的注释器能够互换使用，这意味着您能够在须要时使用它们中的任何一个。例如，当另外一个注释器（如情感分析注释器）须要令牌类型注释器时，能够提供标normalized token或lemma，由于二者都是类型标记。

2 使用spark读入数据

咱们例子测试采用的是spark-shell的方式，spark-2.1.1版本以上，本文采用的是spark2.1.2，scala版本2.11.8，启动：

spark-shell --jars /opt/jars/spark-nlp-1.2.3.jar

3 加载数据并测试,

咱们这里是先把数据赋值为名为data的变量

val data = spark.read.parquet("file:///opt/datas/*")

4 DocumentAssembler：获取数据

为什么贯穿NLP处理过程，咱们须要将原始数据进行标注。有一个特殊的transformer为咱们作这件事情：DocumentAssembler，它会建立第一个类型为Document的注释，该注释会被之后的注解器使用。

import com.johnsnowlabs.nlp._

import com.johnsnowlabs.nlp.annotators._

import org.apache.spark.ml.Pipeline

val documentAssembler = new DocumentAssembler()

   .setInputCol("text")

   .setOutputCol("document")

5 句子检测及分词

在这个快速的例子中，咱们如今开始在每一个文档行中标识句子。SentenceDetectorModel须要一个由DocumentAssembler输出提供的Document注释，它自己是一个Document类型标记。RegexTokenizer须要一个Document注释类型，这意味着它与DocumentAssembler或SentenceDetector输出一块儿工做，在这里，咱们使用句子输出。

importcom.johnsnowlabs.nlp.annotators.sbd.pragmatic.SentenceDetectorModel

val sentenceDetector = new SentenceDetectorModel()

   .setInputCols(Array("document"))

   .setOutputCol("sentence")

val regexTokenizer = new RegexTokenizer()

   .setInputCols(Array("sentence"))

   .setOutputCol("token")

6 使用管道(pipeline)

如今咱们要把全部这些放在一块儿并检索结果，咱们使用Pipeline来作到这一点。咱们还包含另外一个特殊的变形器，称为“ Finisher”，以人类语言显示标记

val finisher = new Finisher()

   .setInputCols("token")

   .setCleanAnnotations(false)

val pipeline = new Pipeline()

   .setStages(Array(

       documentAssembler,

       sentenceDetector,

       regexTokenizer,

       finisher

   ))

pipeline

   .fit(data)

   .transform(data)

   .show()

也能够按照spark的输出文件的格式保存结果，好比：

pipeline.fit(data).transform(data).toJSON.write.text("file:///opt/output")

7 输出为