11、自然语言处理与网络协同：从数据获取到实体提取

自然语言处理与网络协同：从数据获取到实体提取

在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）和网络数据的协同应用变得越来越重要。本文将详细介绍如何从网络上获取数据，并使用NLTK库进行词性标注（PoS tagging）和实体提取。

数据获取与清洗

在进行任何数据处理之前，我们首先需要获取数据。从网络上获取数据有多种方式，下面为你详细介绍：
- Python库 ：一些Python库可以直接加载数据，但它们的可用数据有限。例如，NLTK只提供了古腾堡图书档案的一小部分，因此我们需要使用Requests库来加载《变形记》的文本。
- API ：许多网络资源提供了自己的API，通过发送请求可以轻松加载数据。以Twitter为例，使用API密钥进行身份验证后，就可以提取所需的数据。
- 网页抓取 ：网页抓取可以让我们访问整个网络的数据。只要能够访问网页，就可以抓取并使用其中的文本和数据。不过，这种方法难度较大，且结果需要更多的清洗。

在选择数据获取方式时，建议按照以下顺序进行考虑：
1. 是否有Python库可以轻松加载所需的数据？
2. 如果没有，是否有可用的API来提取数据？
3. 如果都没有，是否可以使用BeautifulSoup进行网页抓取？

接下来，让我们通过代码示例来获取《变形记》的文本数据：

import requests

def get_data():
    url = 'https://www.gute