Py之nltk：nltk包的简介、安装、使用方法、代码实现之详细攻略

Py之nltk：nltk包的简介、安装、使用方法、代码实现之详细攻略

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nltk包的简介

nltk包的安装

nltk包的使用方法

nltk包的代码实现

nltk包的简介

       NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an active discussion forum.

       NLTK是构建用于处理人类语言数据的Python程序的领先平台。它为超过50个语料库和词汇资源（如WordNet）提供了易于使用的界面，以及一套用于分类、标记化技术、词干、标记、解析和语义推理的文本处理库、工业级NLP库的包装器以及一个活跃的讨论论坛。

       用Python进行自然语言处理为语言处理的编程提供了一个实用的介绍。它由NLTK的创建者编写，指导读者完成编写python程序、使用语料库、对文本进行分类、分析语言结构等的基础知识。这本书的在线版本已经为python 3和nltk 3进行了更新。

      自然语言工具包（NLTK）是用于自然语言处理的Python包。NLTK需要python 2.7、3.4、3.5、3.6或3.7。

      NLTK(Natural Language ToolKit)，是时下非常流行的在Python解释器环境中用于自然语言处理的工具包。对于NLTK的使用者而言，它就像是一名极其高效的语言学家，为您快速完成对自然语言文本的深层处理和分析。

Natural Language Toolkit官网
nltk Package API

nltk包的安装

pip install nltk

nltk包的使用方法

  

   

    

     

    
    

     

      from nltk.corpus import treebank
     
    
   

    

     

    
    

     

      t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      t.draw()
     
    
  
 

nltk包的代码实现

  

   

    

     

    
    

     

      import nltk
     
    
   

    

     

    
    

     

      sentence = """At eight o'clock on Thursday morning
     
    
   

    

     

    
    

     

      tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(tokens)
     
    
   

    

     

    
    

     

      
     
    
   

    

     

    
    

     

      tagged = nltk.pos_tag(tokens)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(tagged )
     
    
   

    

     

    
    

     

      
     
    
  
 

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文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/87543561