2、文本分词与WordNet基础

最新推荐文章于 2025-11-01 16:54:41 发布
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分类专栏： NLTK 3实战：文本处理精粹 文章标签： NLTK 文本分词 WordNet
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文本分词与WordNet基础

在自然语言处理和文本分析领域，文本分词和使用WordNet是非常基础且重要的操作。本文将详细介绍如何使用Python的Natural Language ToolKit (NLTK) 库进行文本分词以及利用WordNet进行相关操作。

1. NLTK简介

NLTK是一个全面的Python库，用于自然语言处理和文本分析。它最初是为教学而设计的，但由于其实用性和广泛的覆盖范围，已被业界用于研究和开发。NLTK常用于快速原型开发文本处理程序，甚至可以用于生产应用。可以在 http://text-processing.com 查看NLTK的部分功能演示和生产就绪的API。

2. 文本分词基础

分词是将一段文本拆分成多个部分（如句子和单词）的方法，是后续文本处理的重要第一步。WordNet是一个专为自然语言处理系统设计的字典，可用于查找单词定义、同义词和反义词、探索单词关系和相似度以及消除多义词的歧义。NLTK包含一个WordNet语料库阅读器，方便我们访问和探索WordNet。

3. 文本句子分词

句子分词是将段落拆分成句子列表的过程。

3.1 准备工作
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2、文本分词与WordNet基础详解
uu89012的博客
10-18 21
本文详细介绍了自然语言处理中的文本分词技术与WordNet基础应用。内容涵盖多种分词器（如TreebankWordTokenizer、PunktWordTokenizer、WordPunctTokenizer和RegexpTokenizer）的使用方法与适用场景，探讨了如何利用正则表达式进行自定义分词、过滤停用词以提升处理效率，并深入解析了WordNet中同义词集、词元、反义词的查找方法及同义词集间相似度的计算原理。此外，文章还介绍了搭配查找技术及其实际应用流程，结合实例展示了从文本预处理到关键信息提取的完
2、文本分词与WordNet基础全解析
pink的博客
08-02 43
本文深入解析了自然语言处理（NLP）中的基础技术，包括多种文本分词方法（如TreebankWordTokenizer、PunktWordTokenizer、WordPunctTokenizer及正则表达式分词）、停用词过滤、WordNet的使用（查找同义词集、引理、计算相似度）以及词语搭配的发现方法。文章通过实例代码展示了如何使用NLTK库进行这些操作，并提供了流程图和实际应用场景，帮助读者更好地理解和应用NLP基础技术。
3、自然语言处理中的文本分词与WordNet基础及词汇替换校正技术
cola5的博客
11-01 18
本文深入探讨了自然语言处理中的核心技术，涵盖基于WordNet的文本语义分析与词汇替换校正方法。内容包括WordNet的Synset查询、上位词与词元关系、词汇相似度计算（如Wu-Palmer、LCH），以及搭配发现技术。同时介绍了词干提取、词形还原、拼写校正、同义词与反义词替换、重复字符去除和正则表达式匹配替换等文本预处理技术，全面展示了NLP中文本规范化与语义理解的关键步骤及其应用价值。
1、Python自然语言处理：文本分词与WordNet基础
pink的博客
08-01 28
本文介绍了使用Python进行自然语言处理的基础知识，重点包括文本分词和WordNet的使用。通过NLTK库，详细讲解了将文本分词为句子和单词的方法，过滤停用词的技巧，以及利用WordNet查找同义词集、词元和计算相似度的实践操作。此外，还探讨了使用正则表达式进行灵活分词及发现词语搭配的技术，为后续文本分析和处理奠定了基础。
13、Python 3 利用 NLTK 3 进行文本处理：文本分词与 WordNet 基础
earth的博客
10-12 19
本文介绍了如何使用 Python 3 和 NLTK 3 进行自然语言处理中的基础文本处理操作，涵盖文本分词（句子与单词级别）、基于正则表达式的分词方法、自定义分词器训练、停用词过滤、WordNet 的基本应用（如同义词集、词元、相似度计算）以及单词搭配发现。通过实例演示了各功能的实现方式和原理，帮助读者构建文本分析的基础能力，适用于自然语言处理的学习与实践场景。
14、文本分词与WordNet基础及单词替换校正技巧
t8u9v0的博客
10-23 14
本文深入介绍了基于NLTK和WordNet的自然语言处理核心技术，涵盖文本分词、词干提取、词形还原、同义词与反义词查找、语义相似度计算、单词搭配发现以及文本清洗与校正技巧。通过实例讲解了如何利用WordNet进行语义分析，结合正则表达式和Enchant库实现文本规范化与拼写纠错，并展示了同义词和反义词替换在文本优化中的应用。文章还总结了各项技术的应用场景与处理流程，为文本预处理和语义分析提供了系统性的解决方案。
14、文本分词与WordNet基础及单词替换修正技巧
earth的博客
10-13 20
本文深入介绍了基于NLTK和WordNet的文本处理核心技术，涵盖Synset查询、上位词与下位词关系分析、词性识别、同义词与反义词提取，以及多种单词相似度计算方法（如Wu-Palmer、路径相似度等）。同时，详细讲解了词干提取（Porter、Lancaster算法）、词形还原、正则表达式替换、重复字符去除、拼写校正及同义词/反义词替换等文本修正技术，并结合Bigram和Trigram搭配发现，构建完整的文本预处理流程，为自然语言处理任务提供坚实基础。
3、文本分词与WordNet基础及词汇替换校正技术
smartcontract5的博客
11-01 14
本文深入介绍了基于NLTK和WordNet的自然语言处理技术，涵盖文本分词、词汇语义分析与替换校正。内容包括WordNet中Synset的查询与属性解析、上位词与下位词关系、词元与同义词/反义词的提取，以及多种词汇相似度计算方法（如Wu-Palmer）。此外，还探讨了二元与三元搭配发现、词干提取（Porter、Lancaster等算法）、词形还原、正则表达式替换、重复字符去除、拼写校正（Enchant库）以及基于语义的同义词与反义词替换技术。这些方法在文本预处理、搜索索引、文档分类和语义分析中具有广泛应用。
13、Python NLTK 3 文本处理：分词与 WordNet 基础
t8u9v0的博客
10-22 11
本文介绍了使用Python的NLTK库进行自然语言处理的基础操作，涵盖文本分词（句子与单词级别）、自定义正则表达式分词、训练Punkt句子分词器、过滤停用词等预处理技术。同时深入讲解了如何利用NLTK集成的WordNet语料库查找单词的同义词集、词元、同义词与反义词，并计算同义词集之间的语义相似度。此外，还展示了如何发现文本中的高频二元搭配。这些方法构成了文本分析和语义理解的重要基础，适用于文本分类、情感分析等多种NLP任务。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
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基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统
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本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
formula single.zip
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12-21
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/ab7f9bef0424 Homebrew Formulae Homebrew Formulae is an online package browser for Homebrew. It displays all packages in the Homebrew/homebrew-core and Homebrew/homebrew-cask. A Action is run periodically which pulls changes from each tap and deploys the site to Pages. JSON API It also provides a JSON API for all packages (or individual packages) in each tap and their related analytics. This JSON data is used for the creation of the HTML resources on this site. Currently available: List metadata for all formulae and casks Get metadata for each formula and cask List analytics events for all formulae and casks List analytics events for each formula and cask Read more in the JSON API documentation. Usage Ope...
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中文版wordnet：分词SEO利器的使用体验与分享
标签“分词”、“SEO”和“wordnet”共同指向了WordNet在自然语言处理和搜索引擎优化中的实际应用价值，其中“分词”直接关联到中文文本处理的基础技术，而“SEO”则强调了WordNet在提升网站可见性和关键词策略中的...
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