python 自然语言处理

最新推荐文章于 2025-02-26 17:09:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-26 17:09:17 发布 · 753 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #自然语言处理

本文介绍如何通过Anaconda安装自然语言处理工具包NLTK，并提供语料库下载的方法。只需几步简单操作即可完成配置。
部署运行你感兴趣的模型镜像

NLTK http://www.nltk.org/install.html
从这个网址可以看安装教程，anacode已经自主装好nltk了，比较简单

下载语料库
在python IDE中输入：
import nltk
nltk.download()
选择all下载即可，比较慢，要耐心

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Python 自然语言处理入门
pythonandaiot的博客
01-14 2765
今天生成的数据中有很大一部分是非结构化的。非结构化数据包括社交媒体评论、浏览历史记录和客户反馈。您是否发现自己处于需要分析大量文本数据的情况，却不知道如何进行？Python 中的自然语言处理可以提供帮助。 本教程的目标是让您能够通过自然语言处理 (NLP) 的概念在 Python 中分析文本数据。您将首先学习如何将文本标记为更小的块，将单词标准化为其根形式，然后删除文档中的任何噪音，为进一步分析做好准备。 让我们开始吧！ 先决条件 在本教程中，我们将使用 Python 的nltk库对文本执行所有 N
Python自然语言处理 -- 1. 概述（笔记）
爱学习的程序媛
10-18 1996
《Python自然语言处理》读书笔记。
《Python自然语言处理》学习笔记-第五章
huangjx36的博客
08-14 541
第五章：分类和标注词汇引入
python 自然语言处理 第五章
W&J
06-10 977
分类和标注词汇
python 自然语言分析第六周作业
云金杞
04-23 1261
"""写一个程序按长度对词排序。定义一个辅助函数 cmp_len，它在词长上使用 cmp 比较函数""" def cmp_len(a,b): if len(a)>=len(b): s=a if len(a)<len(b): s=b return s words=['I','love','NPL'] def cmp(words): wo
python自然语言处理第五章习题
qq_34505594的博客
03-09 2134
3.分词和标注下面的句子：They wind back the clock,while we chase after the wind.句子中包含哪些不同的发音和词类？import nltks='They wind back the clock,while we chase after the wind's1=nltk.word_tokenize(s)s2=nltk.pos_tag(s1) ...
python自然语言处理实战_Python 自然语言处理 PDF 清晰完整版
weixin_39622562的博客
11-23 1220
推荐Python自然语言处理方面的权威之作 ，快速了解一些概念及基本工作原理的必读，提供丰富英文语料库和代码，方便练习 。名人推荐“少有的一本书，用如此清晰的方法如此优美整洁的代码处理一个如此复杂的计算机问题……这是一本从中可以学习自然语言处理的书。”——Ken Getz, MCW Technologies高级顾问目录第1章 语言处理与Python 11.1 语言计算：文本和词汇 11.2 近观P...
Python自然语言处理常用库汇总：从入门到精通
最新发布
Python_trys的博客
02-26 1484
NLTK、spaCy、TextBlob等库适合初学者和快速原型开发，而Gensim、Transformers、TensorFlow、PyTorch等库则适合更复杂的任务和深度学习模型的构建。Transformers 是由Hugging Face开发的一个强大的库，提供了大量预训练的语言模型（如BERT、GPT、T5等），支持文本分类、文本生成、问答系统等任务。NLTK 是Python中最著名的自然语言处理库之一，提供了丰富的工具和数据集，适用于文本处理、分词、词性标注、命名实体识别等任务。
Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例
热门推荐
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
09-29 8万+
spaCy是一个强大的Python库，用于自然语言处理（NLP）。它提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等，并且支持多种语言。spaCy以其高性能、易用性和可扩展性而受到广泛欢迎。
Python之自然语言处理库snowNLP
创作不易，请多支持，将为本站提供更多「有价值的文章」。
12-28 6932
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。
精选资源
python自然语言处理实战pdf_dode.zip
01-05
《Python自然语言处理实战》是一本深入探讨Python在NLP（自然语言处理）领域的实践应用的书籍。PDF版本为读者提供了方便的电子阅读体验，同时附带的代码资源则可以帮助读者更好地理解和应用书中的理论知识。这个...
精选资源
python自然语言处理（NLP）入门.pdf
04-28
Python自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个关键分支，主要目标是使计算机能够理解和处理人类的自然语言。在Python中，NLP的实现离不开强大的工具包，其中最常用的就是Natural Language Toolkit（NLTK）。NLTK是...
PYTHON自然语言处理【Natural Language Processing with Python】
01-16
本书《PYTHON自然语言处理【Natural Language Processing with Python】》是NLP领域的经典教材，它不仅为读者提供了NLP的基础知识，还深入介绍了如何使用Python这门简洁而强大的编程语言来实现各种自然语言处理的...
精选资源
Python自然语言处理-BERT实战
10-26
给大家分享一套课程——Python自然语言处理-BERT实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。 Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。...
精选资源
基于Python自然语言处理的轻度阿尔茨海默症患者的话语研究.pdf
06-29
本研究聚焦于运用Python自然语言处理技术分析轻度阿尔茨海默症患者的话语，目的在于深入挖掘这些患者在语言信息加工和意义建构方面的特征，并对他们的语言功能损伤进行多维分析。轻度阿尔茨海默症患者在命名、复述、...
python log取对数
ZSZ_shsf的博客
07-03 2万+
log()方法返回x的自然对数，对于x>0。 语法 以下是log()方法的语法：import mathmath.log( x ) 注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。 参数 x – 这是一个数值表达式。 返回值 此方法返回x的自然对数，对于x>0。另外，可以通过log(x[, base])来设置底数，如 log
python r和转义字符
ZSZ_shsf的博客
05-23 1万+
python的正则表达式 re 可以在字符串前加上 r 这个前缀来避免部分疑惑，因为 r 开头的python字符串是 raw 字符串，所以里面的所有字符都不会被转义 。 一般正则表达式使用反斜杆（\）来转义特殊字符，使其可以匹配字符本身，而不是指定其他特殊的含义。这可能会和python字面意义上的字符串转义相冲突，这也许有些令人费解。比如，要匹配一个反斜杆本身，你也许要用’\\’来做为正则表达式
Python中取整的几种方法
ZSZ_shsf的博客
07-03 5978
取整的方式则包括向下取整、四舍五入、向上取整等等。 1、向下取整 向下取整直接用内建的 int() 函数即可：>>> a = 3.75 >>> int(a) 32、四舍五入 对数字进行四舍五入用 round() 函数：>>> round(3.25); round(4.85) 3.0 5.03、向上取整 向上取整需要用到 math 模块中的 ceil() 方法:>>> import math
python爬网页存入本地文件
ZSZ_shsf的博客
04-25 2143
python爬网页存入本地文件
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Z_shsf

来包瓜子嘛，谢谢客官~

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值