NLTK 库的使用方法安装使用 pip 进行安装：收起bash复制pip install nltk下载相关数据首次使用时，需要下载 NLTK 的语料库和其他数据资源。...在 Python 脚本或交互式环境中运行以下代码：收起python复制import nltknltk.download()这会弹出一个下载器窗口，你可以选择需要下载的数据，如punkt（用于句子和单词切分的语料库...句子和单词切分（Tokenization）收起python复制import nltktext = "Natural Language Processing is an interesting field...)# 单词切分words = []for sentence in sentences: word_tokens = nltk.word_tokenize(sentence) words.extend...词干提取（Stemming）收起python复制from nltk.stem import PorterStemmerps = PorterStemmer()words = ["running", "runs
报错截图 运行下面代码的时候报错 import nltk nltk.download('punkt') 解决方案 下载punkt包放到报错说的Seacrched in的路径中，注意这个路径一定要加上tokenizers...也就是下面这样的路径 punkt包可以在这里免费下载https://download.csdn.net/download/qq_44275213/90421037 原理 在NLTK中，数据文件（包括...punkt作为一个分词(tokenizer)模型，必须放在路径中的tokenizers文件夹下，这样NLTK才能通过内部机制（比如nltk.data.find()）正确地查找和加载它。...如果你没有按照这种结构放置文件，NLTK就无法匹配到正确的路径，从而报错。因此，加上tokenizers文件夹不仅是路径的要求，更是确保资源能被正确识别和加载的必要条件。
FreqDisk nltk FreqDisk函数能够统计数组当中单词出现的次数。...zookeeper','flume','stream','hadoop','hadoop' ,'spark','pig','zookeeper','flume','stream'] fdist = nltk.FreqDist
你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。...', 'porter', 'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish' 你可以使用SnowballStemmer类的stem函数来提取像这样的非英文单词...("French word")) 单词变体还原 单词变体还原类似于词干，但不同的是，变体还原的结果是一个真实的单词。...，这也是为什么词干提取比变体还原快且准确度低的原因。...个人认为，变体还原比词干提取更好。单词变体还原返回一个真实的单词，即使它不是同一个单词，也是同义词，但至少它是一个真实存在的单词。 如果你只关心速度，不在意准确度，这时你可以选用词干提取。
接下来试试单词tokenizer: 输出如下: Mr.这个词也没有被分开。NLTK使用的是punkt模块的PunktSentenceTokenizer，它是NLTK.tokenize的一部分。...NLTK有一个名为PorterStemmer的类，就是这个算法的实现: 输出结果是: 还有其他的一些词干提取算法，比如 Lancaster词干算法。...支持的语言: 你可以使用SnowballStemmer类的stem函数来提取像这样的非英文单词： 单词变体还原 单词变体还原类似于词干，但不同的是，变体还原的结果是一个真实的单词。...不同于词干，当你试图提取某些词时，它会产生类似的词: 结果: 结果可能会是一个同义词或同一个意思的不同单词。 有时候将一个单词做变体还原时，总是得到相同的词。 这是因为语言的默认部分是名词。...个人认为，变体还原比词干提取更好。单词变体还原返回一个真实的单词，即使它不是同一个单词，也是同义词，但至少它是一个真实存在的单词。 如果你只关心速度，不在意准确度，这时你可以选用词干提取。
NLTK词干提取 单词词干提取就是从单词中去除词缀并返回词根。（比方说 working 的词干是 work。）...搜索引擎在索引页面的时候使用这种技术，所以很多人通过同一个单词的不同形式进行搜索，返回的都是相同的，有关这个词干的页面。 词干提取的算法有很多，但最常用的算法是 Porter 提取算法。...还有其他一些提取算法，如 Lancaster 提取算法。这个算法的输出同 Porter 算法的结果在几个单词上不同。你可以尝试他们两个算法来查看有哪些不同结果。...提取非英语单词词干 SnowballStemmer 类，除了英语外，还可以适用于其他 13 种语言。...在我看来，词形还原比提取词干的方法更好。词形还原，如果实在无法返回这个词的变形，也会返回另一个真正的单词;这个单词可能是一个同义词，但不管怎样这是一个真正的单词。
nltk.probability.FreqDist 类用于创建直方图；例如， 可以这样创建一个单词直方图： 清单 2....词干提取（Stemming） nltk.stemmer.porter.PorterStemmer 类是一个用于从英文单词中 获得符合语法的（前缀）词干的极其便利的工具。...NLTK 中包括一个用于单词词干提取的极好算法，并且让您可以按您的喜好定制词干提取算法： 清单 4....为语形根（morphological roots）提取单词词干 >>> from nltk.stemmer.porter import PorterStemmer >>> PorterStemmer()...基于拙劣的 NLTK 断词工具进行词干提取 >>> from nltk.tokenizer import * >>> article = Token(TEXT=open('cp-b17.txt').read
NLTK 的基础概念2.1 Tokenization（分词）分词是将文本分割成单词或短语的过程。...stopwords.words('english')]print(filtered_tokens)2.3 Stemming（词干提取）词干提取是将单词还原为其基本形式的过程。...NLTK 提供了不同的词干提取器，如 Porter Stemmer：pythonCopy codefrom nltk.stem import PorterStemmerporter = PorterStemmer...nltk.classify.util import accuracy# 构建特征提取器def extract_features(words): return dict([(word, True)...其中 WordNet 是一个非常有用的资源，可以用于查找单词的同义词、反义词等：pythonCopy codefrom nltk.corpus import wordnet# 查找单词的同义词synonyms
自动安装 如果您不确定需要哪些数据集/模型，可以安装流行的 python -m nltk.downloader popular //或者 import nltk; nltk.download('popular...') 手动安装 已知的原因，自动安装会失败 手动下载这些包https://github.com/nltk/nltk_data/tree/gh-pages/packages，放在nltk_data目录，然后移动到正确的位置...比如我的： ~/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/langchaintest-SW7TORgA-py3.9/nltk_data 参考 https://blog.csdn.net.../justlpf/article/details/121707391 https://zhuanlan.zhihu.com/p/433423216 https://www.nltk.org/data.html
标记化是提取文本流的一个过程, 如一个句子, 并将其分解为其最基本的单词。...词干提取 词干提取是减少单词噪声的过程，也称为词典归一化。它减少了词形变化。例如, "钓鱼" 一词有一个词干 "鱼"。词干提取是用来把一个词简化为它的基本含义。...要使用 Python 和 NLTK 库执行词干提取, 请执行以下操作: from nltk.stem import PorterStemmer from nltk.tokenize import word_tokenize...这称为单词规范化, 两者都可以生成相同的输出结果。然而, 它们的工作方式却大不相同。词干提取试图将单词切分而词形还原给你提供观察单词是名词、动词还是其他词性。让我们以单词 "saw"为例。...让我们看一个 Python 示例, 它将词干提取与词形还原进行了比较: from nltk.stem import PorterStemmer # from nltk.tokenize import word_tokenizefrom
NLTK词干提取 单词词干提取就是从单词中去除词缀并返回词根。（比方说 working 的词干是 work。）...搜索引擎在索引页面的时候使用这种技术，所以很多人通过同一个单词的不同形式进行搜索，返回的都是相同的，有关这个词干的页面。 词干提取的算法有很多，但最常用的算法是 Porter 提取算法。...还有其他一些提取算法，如 Lancaster 提取算法。这个算法的输出同 Porter 算法的结果在几个单词上不同。你可以尝试他们两个算法来查看有哪些不同结果。 ...提取非英语单词词干 SnowballStemmer 类，除了英语外，还可以适用于其他 13 种语言。...在我看来，词形还原比提取词干的方法更好。词形还原，如果实在无法返回这个词的变形，也会返回另一个真正的单词;这个单词可能是一个同义词，但不管怎样这是一个真正的单词。
词干提取（Stemming） 词干提取是一个将词语简化为词干、词根或词形的过程（如 books-book，looked-look）。...示例 8：使用 NLYK 实现词干提取 实现代码： from nltk.stem import PorterStemmer from nltk.tokenize import word_tokenize...与词干提取过程相反，词形还原并不是简单地对单词进行切断或变形，而是通过使用词汇知识库来获得正确的单词形式。...（如名词、动词、形容词和其他单词） 分配词性。...搭配提取（Collocation extraction） 搭配提取过程并不是单独、偶然发生的，它是与单词组合一同发生的过程。
NLTK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。NLTK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。...NLTK包括图形演示和样本数据。它附有一本书，解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念，以及一本食谱。...NLTK旨在支持NLP或密切相关领域的研究和教学，包括经验语言学，认知科学，人工智能，信息检索和机器学习。NLTK已成功用作教学工具，个人学习工具，以及原型设计和建立研究系统的平台。...美国有32所大学，25所国家的课程使用NLTK。NLTK支持分类，标记化，词干化，标记，解析和语义推理功能。 查看详情
本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/82893018 什么是NLTK NLTK，全称Natural Language...这是一个开源项目，包含数据集、Python模块、教程等； 怎样安装 详情可以参见我的另一篇博客NLP的开发环境搭建，通过这篇博客，你将学会Python环境的安装以及NLTK模块的下载； 常见模块及用途...NLTK能干啥？ 搜索文本 单词搜索： 相似词搜索； 相似关键词识别； 词汇分布图； 生成文本； 计数词汇 ? ? #!...import matplotlib from nltk.book import * from nltk.util import bigrams # 单词搜索 print('单词搜索') text1....总结 以上就是自然语言处理NLP中NLTK模块的相关知识介绍了，希望通过本文能解决你对NLTK的相关疑惑，欢迎评论互相交流！！！
本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用 TFIDF，并以一种流畅而简单的方式从文本文档中提取关键字。 关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。...关键词是一个简短的短语（通常是一到三个单词），高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容，清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。 关键字/短语提取过程包括以下步骤： 预处理： 文档处理以消除噪音。...但是，在少数文档中出现太多次的单词将被赋予更高的权重排名，因为它很可能是指示文档的上下文。...Term Frequency Term Frequency --> 词频 词频定义为单词 (i) 在文档 (j) 中出现的次数除以文档中的总单词数。...对于词形还原， 使用了 WordNetLemmatizer 它不会改变单词的词根。
假设在单元格中有一些文本（句子/短语/关键字，等），你想要提取其中的第n个单词，然而Excel并没有SPLIT函数，那就需要编写复杂的数组公式或者使用辅助列或者使用VBA。...示例如下图1，在单元格C3中放置了要从中提取单词的句子，在单元格C7中输入要提取的单词序号后，单元格C8中将显示相应的单词。 ?...需要做的是插入一些标签，像下面这样： =""& SUBSTITUTE(C3, " ","") & "" 这将把单元格C3中的内容转换成有效的XML块，其每个单词作为...步骤2：使用FILTERXML提取单词 有了有效的XML之后，可以使用： =FILTERXML(C5, “/DATA/A[3]”) 从转换的XML语句中提取第三个单词。...技巧提示：使用[last()]获取最后一个单词。例如，公式 =FILTERXML(C5, “/DATA/A[last()]”) 将获取句子中的最后一个单词。
#首先获得一些已被分割成句子的数据 #将他转换成一种适合提取特征的形式 import nltk sents = nltk.corpus.treebank_raw.sents() tokens...posts = nltk.corpus.nps_chat.xml_posts()[:10000] 定义一个简单的特征提取器，检查帖子包含了什么词： def dialogue_act_features(post...在我们的RTE特征检测器中，我们让单词(即词类型)作为代理的信息,和我们的特性计算重叠程度的词,并假设有单词的程度而不是文本。...并不是所有的单词都是同样重要的–命名实体，如人的名字,组织和地方可能会是更重要的,这促使我们为word和nes（命名实体）提取不同的信息，此外，一些高频虚词作为“停止词”被过滤掉。...构造特征提取器： def rte_features(rtepair): extractor = nltk.RTEFeatureExtractor(rtepair) features =
这使得它们更加智能，因为它们从查询中逐字逐句地提取，然后生成答案。 ? 在本文中，我们将在python中用NLTK库构建一个简单的检索聊天机器人。...通过利用NLP，开发人员可以整理和构建知识，以执行自动摘要，翻译，命名实体识别，关系提取，情感分析，语音识别和主题分割等任务。...句子标记器（Sentence tokenizer）可用于查找句子列表，单词标记器（Word tokenizer）可用于查找字符串中的单词列表。 NLTK数据包包括一个预训练的英语Punkt标记器。...词干提取：词干提取（Stemming）是将变形（比如派生）的词语缩减回词干，词基或词根的过程 – 通常是书面形式。...这些之间的主要区别在于，词干提取通常可以创建不存在的词，而词汇还原都是实际的词。所以，你词干提取的词根，意思是你最终得到的词，不是你只查字典就可以查找的，但词形还原可以查找。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
