NLTK的使用（持续更新）

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#python #深度学习 #nlp

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NLTK是一个领先的Python平台，用于处理人类语言数据，提供丰富的语料库接口和文本处理库。它支持分类、标记化、词干提取等任务，适用于语言学家、工程师和研究人员。示例展示了如何使用NLTK计算BLEU分数，这是一个评估机器翻译质量的指标。NLTK可在多种操作系统上运行，并且是免费、开源的。

简介：

NLTK 是用于构建 Python 程序以处理人类语言数据的领先平台。它为超过 50 个语料库和词汇资源（如 WordNet）提供易于使用的接口，以及一套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库，工业级 NLP 库的包装器，和一个活跃的讨论论坛。

得益于介绍编程基础知识和计算语言学主题的实践指南，以及全面的 API 文档，NLTK 适合语言学家、工程师、学生、教育工作者、研究人员和行业用户。 NLTK 适用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。最重要的是，NLTK 是一个免费、开源、社区驱动的项目。

NLTK 被称为“使用 Python 进行计算语言学教学和工作的绝佳工具”和“使用自然语言的惊人库”。

Example

Sample usage for bleu

from nltk.translate import bleu
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu

# If the candidate has no alignment to any of the references, the BLEU score is 0.
bleu(['The candidate has no alignment to any of the references'.split()],
'John loves Mary'.split(),(1,))

# A Systematic Comparison of Smoothing Techniques for Sentence-Level BLEU的实现
sentence_bleu(['It is a place of quiet contemplation .'.split()],'It is .'.split(),
              smoothing_function=SmoothingFunction().method4)*100
# bleu-4
candidate = 'wo zai qing hua gao zi ran yu yan chu li juhao'
reference = 'wo shi qing hua da xue zi ran yu yan chu li shi yan shi de tong xue juhao'
score = sentence_bleu([reference].split(), candidate.split())