NLTK与NLP原理及基础

参考https://blog.csdn.net/zxm1306192988/article/details/78896319

以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理  http://www.nltk.org/

Python上著名的自然语?处理库

自带语料库，词性分类库 
自带分类，分词，等功能 
强?的社区?持 
还有N多的简单版wrapper，如 TextBlob

NLTK安装（可能需要预先安装numpy）

pip install nltk

　安装语料库

import nltk
nltk.download()

NLTK自带语料库

>>> from nltk.corpus import brown
>>> brown.categories()  # 分类
[‘adventure‘, ‘belles_lettres‘, ‘editorial‘,
‘fiction‘, ‘government‘, ‘hobbies‘, ‘humor‘,
‘learned‘, ‘lore‘, ‘mystery‘, ‘news‘, ‘religion‘,
‘reviews‘, ‘romance‘, ‘science_fiction‘]
>>> len(brown.sents()) # 一共句子数
57340
>>> len(brown.words()) # 一共单词数
1161192

　　文本处理流程：

文本 -> 预处理（分词、去停用词） -> 特征工程 -> 机器学习算法 -> 标签

分词（Tokenize）

把长句?拆成有“意义”的?部件

>>> import nltk
>>> sentence = “hello, world"
>>> tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
>>> tokens
[‘hello‘, ‘,‘, ‘world‘]

　　中英文NLP区别： 
英文直接使用空格分词，中文需要专门的方法进行分词

原文地址：https://www.cnblogs.com/elpsycongroo/p/9369171.html