Python NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) ialah pustaka Natural Language Processing (NLP) dalam python. Ia menyediakan pelbagai alat dan algoritma untuk pelbagai tugas NLP, termasuk:

• Prapemprosesan teks
• Sebahagian daripada Penandaan Ucapan
• Pecahan kosa kata
• Analisis tatabahasa
• Analisis Semantik
• Pembelajaran Mesin

Pemasangan dan Persediaan

Untuk memasang NLTK, gunakan Pip:

pip install nltk

Selepas pemasangan, import modul NLTK:

import nltk

Prapemprosesan teks

Prapemprosesan teks ialah bahagian penting dalam NLP, yang melibatkan tugas seperti mengalih keluar tanda baca, menukar huruf besar, mengalih keluar perkataan henti, dsb. NLTK menyediakan banyak alatan untuk prapemprosesan teks, termasuk:

• nltk.nltk.<strong class="keylink">Word</strong>_tokenize()Word
_tokenize(): Bahagikan teks kepada token perkataan.
• nltk.pos_tag()
: Penandaan sebahagian daripada pertuturan untuk perkataan.
• nltk.stem()
: Gunakan algoritma stemming.
• nltk.WordNetLemmatizer()
: Sapukan lemmatizer untuk mengurangkan perkataan hingga ke akarnya.

Sebahagian daripada Penandaan Ucapan

• nltk.pos_tag()
: Gunakan model statistik untuk menandakan perkataan untuk sebahagian daripada ucapan.
• nltk.tag.hmm_tagger()
: Gunakan model Markov tersembunyi untuk penandaan sebahagian daripada pertuturan.

Pecahan kosa kata

• nltk.RegexpParser(): Gunakan ungkapan biasa
untuk penguraian perbendaharaan kata.
• nltk.ChartParser()
: Gunakan algoritma penghuraian graf untuk penguraian perkataan.

Analisis Semantik

• nltk.WordNet()
: Kamus bahasa Inggeris yang mengandungi makna perkataan dan hubungan.
• nltk.sem.eva<strong class="keylink">lua</strong>te()nltk.sem.eva
lua

NLTK menyepadukan Scikit-learn, sebuah perpustakaan Python untuk mesin

. Ini memungkinkan untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin dalam tugas NLP, seperti:
• Klasifikasi Teks
• Pengkelompokan Teks

NLTK telah digunakan secara meluas dalam pelbagai aplikasi NLP, termasuk:
• Analisis Sentimen Mesin
Terjemahan
• Sistem Soal Jawab
• Teks

Beberapa kelebihan menggunakan NLTK untuk NLP termasuk:
• Fungsi dan algoritma yang meluas
• Mudah digunakan dan difahami
• Integrasi lancar dengan perpustakaan Python yang lain

Beberapa kelemahan menggunakan NLTK untuk NLP termasuk:
• Pemprosesan mungkin lebih perlahan untuk set data yang besar
• Sesetengah algoritma mungkin tidak terkini

Atas ialah kandungan terperinci Python NLTK. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!