做小程序和做网站哪个好,如何在导航网站上做链接,线上做汉语教师网站,福田祥菱m1图片及报价简介#xff1a;NLTK#xff08;Natural Language Toolkit#xff09;是一个强大的Python库#xff0c;用于处理和分析人类语言数据#xff0c;是一个开源的项目#xff0c;包含#xff1a;Python模块#xff0c;数据集和教程#xff0c;用于NLP的研究和开发#xff…简介NLTKNatural Language Toolkit是一个强大的Python库用于处理和分析人类语言数据是一个开源的项目包含Python模块数据集和教程用于NLP的研究和开发由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。NLTK包括图形演示和示例数据。其提供的教程解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念。
历史攻略
Python使用pycorrector处理错字、纠正
Python字符转语音
Python2行代码实现文字转语音
语音识别利用百度智能进行语音识别
安装
pip install nltk参数解析
函数和模块 - NLTK包含多种函数和模块例如 nltk.tokenize用于分词nltk.tag用于词性标注等。
常用参数对于分词word_tokenize等函数主要参数是要处理的文本字符串。对于词性标注等参数可能包括分词后的词列表。
案例
# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2023/11/22 10:18
# file: nltk_demo.py
# 公众号: 玩转测试开发import nltk
import random
from nltk.util import ngrams
from nltk.tag import pos_tag
from collections import Counter
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.corpus import movie_reviews
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.classify.util import accuracy
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier# demo - 01: 基本使用
text NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data.
tokens word_tokenize(text)# 首次运行如果环境没配置好会报错具体解决步骤参考注意事项
print(tokens)# demo - 02文本分析
# a: 词频分布分析: 展示了如何使用NLTK来分析文本中词汇的频率分布。nltk.download(punkt)
with open(rD:\codes\tom2023\IHaveADream.txt)as f:text f.read()
tokens word_tokenize(text)
fdist FreqDist(tokens)# b: 输出最常见的10个词
for word, frequency in fdist.most_common(10):print(f最常见的词 - {word})# c: 词性标注: 展示了如何使用NLTK进行词性标注。
nltk.download(averaged_perceptron_tagger)text NLTK is a leading platform for building Python programs.
tokens word_tokenize(text)
tags pos_tag(tokens)print(ftags:{tags})# 简单的情感分类展示了如何使用NLTK的分类工具进行简单的情感分析。
nltk.download(movie_reviews)def extract_features(words):return dict([(word, True) for word in words])# 构建训练和测试数据
fileids_pos movie_reviews.fileids(pos)
fileids_neg movie_reviews.fileids(neg)features_pos [(extract_features(movie_reviews.words(fileids[f])), Positive) for f in fileids_pos]
features_neg [(extract_features(movie_reviews.words(fileids[f])), Negative) for f in fileids_neg]
threshold 0.8
num_pos int(threshold * len(features_pos))
num_neg int(threshold * len(features_neg))features_train features_pos[:num_pos] features_neg[:num_neg]
features_test features_pos[num_pos:] features_neg[num_neg:]# 训练分类器
classifier NaiveBayesClassifier.train(features_train)# 测试分类器
print(Accuracy: , accuracy(classifier, features_test))# 语言模型展示了如何使用NLTK构建一个简单的n-gram语言模型。
nltk.download(reuters)
from nltk.corpus import reuterstext reuters.raw(reuters.fileids()[0])
tokens word_tokenize(text.lower())bigrams ngrams(tokens, 2)
bigram_freq Counter(bigrams)# 输出最常见的5个bigram
print(bigram_freq.most_common(5))运行结果 注意事项
性能问题对于大规模数据集NLTK可能不是最高效的选择。
语言支持NLTK主要支持英语对于其他语言可能需要额外的处理。
版本兼容性确保使用的Python版本与NLTK兼容。
首次运行报错需要手动导入下载操作如下图
手动执行Python然后导入下载相应包
python import nltk nltk.download(“punkt”) 总结NLTK是Python中用于自然语言处理的重要库之一。它提供了丰富的工具和数据集适用于文本处理、分析和建模等多种任务。虽然NLTK在处理大型数据集时可能不是最高效的但它的易用性和强大功能使其成为学习和实践自然语言处理的优秀工具。
