Python自然语言处理：NLTK库常用接口和示例代码

最新推荐文章于 2025-10-14 09:51:16 发布
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本文介绍了Python自然语言处理库NLTK的基础用法，包括分词、词性标注、停用词移除、词干提取和命名实体识别等关键接口的示例代码，帮助读者理解和应用NLP技术。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及将计算机与人类语言相结合，使计算机能够理解、解析和生成自然语言。在Python中，有许多优秀的库和工具可用于实现NLP任务，其中NLTK（Natural Language Toolkit）是最受欢迎和常用的之一。NLTK提供了丰富的接口和函数，用于处理文本数据，进行文本分析和语言建模等任务。本文将介绍NLTK库中一些常用的接口，并给出相应的示例代码。

  1. 分词（Tokenization）

分词是将文本拆分成一个个独立的词语或符号的过程。在NLTK中，我们可以使用word_tokenize函数进行分词操作。下面是一个简单的示例代码：

import nltk
nltk.download('punkt')

from nltk.tokenize import word_tokenize

text
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