nltk.book实战

最新推荐文章于 2025-07-04 08:00:00 发布
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#nltk #python #nlp

词语索引视图显示一个指定单词的每一次出现，连同一些上下文一起显示。
函数名concordance

在这里插入图片描述
函数名similar

在这里插入图片描述
函数common_contexts允许我们研究两个或两个以上的词共同的上下文，如monstro
us和very。我们必须用方括号和圆括号把这些词括起来，中间用逗号分割。

在这里插入图片描述

判断词在文本中的位置：从文本开头算起在它前面有多少词。这个位置信息可以用离散图表示。每一个竖线代表一个单词，每一行代表整个文本
绘制图形之前先导入numpy和matplotlib包
text4.dispersion_plot([“citizens”, “democracy”, “freedom”, “duties”, “America”])

在这里插入图片描述

函数名generate用来产生一些随机文本
我们使用FreqDist寻找《白鲸记》中最常见的 50个词。可以产生一个这些词汇的累积频率图。用fdist1.plot(50,cumulative=True)产生图

在这里插入图片描述

f.plot(50,cumulative = True)

在这里插入图片描述

那些只出现一次的低频词我们用f.hapaxes()查看它们

Python与自然语言处理库NLTK实战
吃不胖.
09-15 399
而NLTK（Natural Language Toolkit，自然语言工具包）则是Python语言中一个广泛使用的自然语言处理库，它提供了大量的自然语言处理工具和数据集，是进行自然语言处理研究和应用开发的重要工具。词干提取是将单词的多种形式（如时态、语态等）归纳为同一个词干的过程，如将“running”、“runs”、“run”等形式的单词提取出其共同的词干“run”。在自然语言处理中，语料库（Corpus）是指大量文本集合的统称，是进行自然语言处理研究和应用开发的基础。二、NLTK基础应用。
NLTK实战Chatbot
03-03 1957
https://blog.csdn.net/shebao3333/article/details/103077257
【深度学习】NLTK入门与实战：文本分析与自然语言处理
qq_33578950的博客
04-14 3417
NLTK是一个强大的Python库，用于处理人类语言数据。它提供了易于使用的接口，以支持多种任务，如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析和文本分类等。通过NLTK，我们可以更好地分析和理解自然语言数据，从而为数据科学家、研究人员和开发人员提供有价值的见解。本文简要介绍了NLTK的基本概念和功能，并通过一系列代码实例展示了如何使用NLTK进行文本分析和自然语言处理。希望通过本文，您能够更好地理解和学习NLTK，并在实际应用中取得成功。
nltk book的下载
weixin_33898233的博客
10-01 963
1. 在安装了NLTK 之后，打开python 输入 import nltk ，没有报错表示安装成功过 2. 运行 nltk.download() 命令 ，会出现下载页面 经过多次下载 出错多次，终于成功 有需要的可以 @我，通过 百度网盘共享 http://pan.baidu.com/s/1bpewDAJ 提取码 4kud 下载以后解压到默认的C盘 ...
nltk库中book模块的函数使用
m0_57990731的博客
07-18 728
from nltk.book import * text1.concordance("monstrous") text1.similar("monstrous")
NLTK库全解析：用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
最新发布
yue_yun_的博客
07-04 1412
优点入门友好，文档和教程丰富，适合学习NLP基础概念；内置海量语料库和基础模型，无需额外数据预处理；功能全面，覆盖分词、标注、分类等全流程。缺点性能相对较低，不适合处理大规模数据；中文支持较弱，复杂任务需结合其他库；部分模型（如NER）精度不如专业工具（如spaCy、Flair）。
自然语言处理——word2vec项目实战—— NLP理论基础
weixin_46489969的博客
05-11 783
NLP理论基础 语料库 NLTK : pip install nltk http://www.nltk.org// (40条消息) NLTK安装方法_一脑子RMC136的博客-优快云博客_nltk安装教程 文本处理流程 句子→预处理→分词（Tokenize）→特征工程（make features）→机器学习（machine learning） 分词（Tokenize） 把长句子拆成“有意义”的小部件 英文 from nltk.tokenize import word_tokenize sentences
python nltk 6 学习分类文本
lakomi的博客
07-06 510
python nltk学习3——第六章Learning to Classify Text1 Supervised Classification（有监督分类）1.1 Gender Identification（性别鉴定） 英文文档 http://www.nltk.org/book/ 中文文档 https://www.bookstack.cn/read/nlp-py-2e-zh/0.md 以下编号按个人习惯 Learning to Classify Text 1 Supervised Classific
【Jupyter Notebook实战技巧】：NLTK分词的高级应用案例
[【Jupyter Notebook实战技巧】：NLTK分词的高级应用案例](https://community.revelo.com.br/content/images/2023/08/image-29.png) # 1. Jupyter Notebook的安装与配置 Jupyter Notebook是一个广泛使用的交互式...
python nltk book_自然语言处理(1)之NLTK与PYTHON
weixin_39848998的博客
12-10 331
自然语言处理(1)之NLTK与PYTHON题记: 由于现在的项目是搜索引擎，所以不由的对自然语言处理产生了好奇，再加上一直以来都想学Python，只是没有机会与时间。碰巧这几天在亚马逊上找书时发现了这本《Python自然语言处理》，瞬间觉得这对我同时入门自然语言处理与Python有很大的帮助。所以最近都会学习这本书，也写下这些笔记。1. NLTK简述NLTK模块及功能介绍语言处理任务NLTK模块功...
NLTK-Book-Resource:补充NLTK官方书籍的注释和解决方案
05-29
NLTK-图书资源 包含来自示例代码、练习和解决方案的存储库。 本书的内容正在为此项目不断添加。 如有任何疑问，请发送电子邮件至以及有关 Jupyter Notebooks 的任何特定问题或建议，请在此存储库的“问题”选项卡中创建一个新问题。 此链接用于留下关于存储库的快速评论； 欢迎任何人在这里分享反馈！ 此调查专为已完成设置过程并已尝试其中一章注释/练习的人员而设计 有多个问题，但调查很短，每个问题都是可选的 关于 该存储库旨在成为希望使用 NLTK 书籍学习自然​​语言处理概念和 Python 编程语言的学生的起点。 是“Natural Language Toolkit”的缩写，这是一组用于分析文本以用于教育和研究目的的语言工具。 旨在同时向用户教授常见的自然语言处理概念和 Python 3.0。 本书还介绍了通用编程和数据科学的其他重要概念，包括： 数据采集 数据操作 数据结构
nltk download数据
02-23
存在百度网盘上，自行下载，如果链接失效了，请发邮件联系。下载后直接解压，放在D，E根目录就可以使用，nltk会自动从几个地方去寻找数据
python nltk book_NLTK学习笔记(一):语言处理和Python
weixin_39618169的博客
12-10 256
目录nltk资料下载import nltknltk.download()其中,download() 参数默认是all,可以在脚本里面加上nltk.download(需要的资料库) 来进行下载文本和词汇首先，通过from nltk.book import * 引入需要的内置9本书搜索文本上下文：Text.concordance('monstrous') ，concordance是一致性的意思。即在T...
推荐 NLTK Book 项目：探索自然语言处理的精彩世界
gitblog_00075的博客
03-14 470
推荐 NLTK Book 项目：探索自然语言处理的精彩世界 项目链接： 项目简介 NLTK（Natural Language Toolkit）Book 是一个开源的电子书项目，旨在提供一个学习和实践自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的最佳资源。该项目由 NLTK 社区创建，并以 Python 编程语言为基础，为读者提供了丰富的教程、示例代码和实用工...
python nltk book_Python 中的Nltk包
weixin_39948277的博客
01-28 397
大概有半年没有弄Python了，最近有点闲所就又回来啦，不过只是个新手哈哈哈，请见谅～今天要说的是Python中的nltk这个包。首先我装的是Mac Python 3.7以及Pycharm最新版。我在看Python的参考书的时候，里面让下载nltk这个包，这个包在Pycharm里面非常好下载，就按正常的方式手动下载即可。接着检验一下是否下载成功，importnltk如果没有问题，则说明下载成功啦。...
自然语言25_nltk.book
weixin_30591551的博客
11-26 153
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频教程） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 测试NLTK数据...
【数据分析学习笔记day31】自然语言处理NLTK+实战案例+微博情感分析+ 数据+每个文本文件包含相应类的数据 +步骤+ 代码+ tools.py+ main.py
汪雯琦的博客
01-25 1288
文章目录实战案例：微博情感分析数据：每个文本文件包含相应类的数据步骤代码：tools.pymain.py 实战案例：微博情感分析 数据：每个文本文件包含相应类的数据 0：喜悦；1：愤怒；2：厌恶；3：低落 步骤 文本读取 分割训练集、测试集 特征提取 模型训练、预测 代码： tools.py # -*- coding: utf-8 -*- import re import jieba.p...
NLTK实例操作1.2
myy_1314的博客
09-19 665
直接上代码： 1、实例测试1 # -*- coding: UTF-8 -*- # !/usr/python/bin # Filename:NltkTest42 '''一些关于文本的统计信息的测试''' from __future__ import division import nltk from nltk.book import * import time import datetime ...
python nltk book_nltk book的下载
weixin_39861955的博客
12-10 138
1. 在安装了NLTK 之后，打开python 输入 import nltk ，没有报错表示安装成功过2. 运行 nltk.download() 命令 ，会出现下载页面经过多次下载 出错多次，终于成功有需要的可以 @我，通过 百度网盘共享http://pan.baidu.com/s/1bpewDAJ 提取码 4kud下载以后解压到默认的C盘 NLTK_DATA目录下3.输入命令>&...
nltk.downloader.download和nltk.download有什么区别
04-03
`nltk.downloader.download` 和 `nltk.download` 实际上是同一个功能的不同调用方式，它们都用于从 NLTK 的官方资源库中下载所需的语料库、词典或其他工具包。不过两者在使用场景和灵活性上有细微差别： ### 1. 函数来源角度 - **`nltk.download`** 是 NLTK 提供给用户的高层封装函数，直接通过导入 nltk 即可用作简单快捷地获取数据之目的。 ```python import nltk nltk.download('punkt') # 下载 punkt 分句模型 ``` - **`nltk.downloader.download`** 则更接近底层实现机制，属于 Downloader 类内部的一个成员方法，当需要自定义更多选项或对下载过程有额外控制时会显得更为强大灵活。 ```python from nltk.downloader import Downloader downloader = Downloader() downloader.download('stopwords') # 使用Downloader实例化后的download方法同样作用于停用词表的拉取操作 ``` ### 2. 参数支持方面 虽然二者都能接收类似 package name 等基础参数来确定要取得的目标名称外，在高级设定下差异开始显现出来: - 对于 `nltk.download()`, 它主要接受一些常用简化形式参数比如 string 类型标识单个项目或者 list 表示批量项目名字符串数组； - 直观易懂适合一般开发者快速部署应用环境所需资料无需深入研究细节； - 而转向 `nltk.downloader.download()` ，除了上述基本能力之外还开放了众多细粒度调节开关例如指定镜像站点地址(ms) , 设定最大重试次数(retry)，以及针对不同操作系统调整存储位置(download_dir)等功能特性使得适应复杂需求成为可能。 总结起来就是：普通情况推荐利用方便简洁的 `nltk.download()` 来满足日常开发测试阶段的需求; 若遇到特殊定制场合则考虑采用功能完备全面覆盖各类特殊情况设计思路下的 `nltk.downloader.download`.
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