1. Einführung in NLTK
NLTK ist ein Werkzeugpaket zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Programmiersprache Python, das 2001 von Steven Bird und Edward Loper erstellt wurde. NLTK bietet eine breite Palette von Textverarbeitungstools, darunter Textvorverarbeitung, Wortsegmentierung, Teil-der-Sprache-Tagging, syntaktische Analyse, semantische Analyse usw., die Entwicklern dabei helfen können, Daten in natürlicher Sprache einfach zu verarbeiten. 2. NLTK-Installation NLTK kann über den folgenden Befehl installiert werden:
from nltk.tokenize import Word_tokenize text = "Hello, world! This is a sample text." tokens = word_tokenize(text) print(tokens)
Ausgabe:
from nltk.tokenize import sent_tokenize
text = "Hello, world! This is a sample text. This is another sentence."
sentences = sent_tokenize(text)
print(sentences)
from nltk.tag import pos_tag text = "The cat sat on the mat." tagged_text = pos_tag(text) print(tagged_text)
Ausgabe:
from nltk.parse import CoreNLPParser parser = CoreNLPParser() text = "The cat sat on the mat." tree = parser.parse(text) print(tree)
Ausgabe:
from nltk.corpus import wordnet text = "The cat sat on the mat." # 查找"cat"的同义词 synsets = wordnet.synsets("cat") for synset in synsets: print(synset) # 查找"sat"的反义词 antonyms = wordnet.antonyms("sat") for antonym in antonyms: print(antonym)
Ausgabe:
Synset("cat.n.01") Synset("big_cat.n.01") Synset("domestic_cat.n.01") ... Antonym("sit.v.01")
Python NLTK ist ein leistungsstarkes, benutzerfreundliches Toolkit zur Verarbeitung natürlicher Sprache, mit dem Sie Daten in natürlicher Sprache einfach analysieren und verarbeiten können. In diesem Artikel wird die grundlegende Verwendung von NLTK vorgestellt und Sie können anhand von Demonstrationscode schnell Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache erlernen. Wenn Sie sich für die Verarbeitung natürlicher Sprache interessieren, sollten Sie NLTK ausprobieren. Ich glaube, Sie werden seine leistungsstarken Funktionen entdecken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von[Python NLTK] Tutorial: Einfacher Einstieg und viel Spaß mit der Verarbeitung natürlicher Sprache. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!