Tutoriel [Python NLTK] : Démarrez facilement et amusez-vous avec le traitement du langage naturel

1.Introduction au NLTK

NLTK est un package de traitement du langage natureloutilspour le pythonlangage de programmation, créé en 2001 par Steven Bird et Edward Loper. NLTK fournit une large gamme d'outils de traitement de texte, notamment le prétraitement de texte, la segmentation de mots, le marquage de parties du discours, l'analyse syntaxique, l'analyse sémantique, etc., qui peuvent aider les développeurs à traiter facilement les données en langage naturel.

NLTK peut être installé via la commande suivante :

from nltk.tokenize import Word_tokenize

text = "Hello, world! This is a sample text."
tokens = word_tokenize(text)

print(tokens)

Sortie :

from nltk.tokenize import sent_tokenize

text = "Hello, world! This is a sample text. This is another sentence."
sentences = sent_tokenize(text)

print(sentences)

Sortie :

from nltk.tag import pos_tag

text = "The cat sat on the mat."
tagged_text = pos_tag(text)

print(tagged_text)

Sortie :

from nltk.parse import CoreNLPParser

parser = CoreNLPParser()

text = "The cat sat on the mat."
tree = parser.parse(text)

print(tree)

Sortie :

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)

Sortie :

Synset("cat.n.01")
Synset("big_cat.n.01")
Synset("domestic_cat.n.01")
...
Antonym("sit.v.01")

Python NLTK est une boîte à outils de traitement du langage naturel puissante et facile à utiliser qui peut vous aider à analyser et traiter facilement les données en langage naturel. Cet article présente l'utilisation de base de NLTK et vous permet de maîtriser rapidement les compétences de traitement du langage naturel grâce à un code de démonstration. Si vous êtes intéressé par le traitement du langage naturel, vous pouvez aussi essayer NLTK, je pense que vous découvrirez ses puissantes capacités.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!