Python自然语言处理nltk库中的一些重要的模块

原创

于 2018-10-19 11:36:49 发布 · 1.5k 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#自然语言处理 #人工智能 #nltk

本文深入探讨Python的nltk库，重点讲解其关键模块，包括分词、词性标注、停用词移除和命名实体识别等，为自然语言处理任务提供基础支持。通过实例展示如何使用nltk进行文本预处理和分析，是了解和掌握nltk的实用指南。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

nltk库中的一些重要的模块
——nltk.corpus
————获取语料库。
——————语料库和词典的标准化接口
——nltk.tokenize,nltk.stem
————字符串处理
——————分词，句子分解，提取主干
——nltk.collocations
————搭配探究
——————t检验，卡方检验，点互信息
——nltk.tag
————词性标识符
——————n-gram，backoff，Brill，HMM，TnT
——nltk.classify,nltk.cluster
————分类
——————决策树，最大熵，朴素贝叶斯，EM，k-means
——nltk.chunk
————分块
——————正则表达式，n-gram，命名实体
——nltk.parse
———