Python与自然语言处理库NLTK

开场白：探索Python与自然语言处理的奇妙之旅

欢迎各位亲爱的读者，今天我们将踏上一场特别的旅程——探索Python与自然语言处理的世界。在这个旅程中，我们将解开语言背后的秘密，理解人类是如何通过文字表达思想和情感的。想象一下，如果计算机能够像人类一样理解语言，那会是多么令人兴奋的事情！

为什么说Python是自然语言处理的最佳拍档呢？这要归功于Python简洁优雅的语法，以及强大的社区支持。Python不仅易于学习，还有一系列专为自然语言处理设计的库，比如NLTK、spaCy和TextBlob等。其中，NLTK（Natural Language Toolkit）就像一把万能钥匙，可以打开语言智能的大门。它不仅包含了丰富的数据集和语料库，还有多种实用工具和算法，让我们能够深入研究文本数据。

NLTK就像是语言学家与程序员之间的桥梁，让那些看似复杂的语言处理任务变得触手可及。让我们一起探索这个神秘而迷人的领域吧！

NLTK初体验：走进文本分析的大门

安装NLTK：轻松几步开启旅程

在我们开始之前，首先需要安装NLTK库。这很简单，只需要几行命令就可以搞定。如果你还没有安装Python环境，现在是时候去下载并安装了。安装好Python后，在命令行中运行下面的命令来安装NLTK：

pip install nltk

安装完成后，我们还需要下载一些额外的数据包，这些数据包包含了NLTK需要的语料库和其他资源。打开Python交互式环境，执行以下代码：

import nltk
nltk.download('all')

这一步可能会花费一些时间，因为需要下载大量的数据。耐心等待，一旦完成，我们就准备好开始我们的第一个项目了！

第一个NLTK项目：剖析一段文本

现在，我们已经有了所有必要的工具，接下来就可以开始使用NLTK来分析一段文本了。我们可以选择一段有趣的文章或者小说作为实验对象。假设我们有一篇关于人工智能的文章，我们可以先加载这段文本，然后进行简单的文本分析。

from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

text = """
人工智能正在改变我们的世界。从语音识别到自动驾驶汽车，再到个性化推荐系统，AI技术正以前所未有的速度发展着。
"""

# 分句
sentences = sent_tokenize(text)

# 分词
words = [word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]

# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
filtered_words = [[word for word in sentence if word.low