23、自然语言处理中的NLTK工具使用指南

自然语言处理中的NLTK工具使用指南

1. NLTK简介

NLTK（Natural Language Toolkit）是一个强大的自然语言处理工具，它支持多种功能，如词干提取器、n - 元语法、词袋模型（BoW）、word2vec、词性标注（POS）和命名实体识别（NER）等。此外，NLTK还允许用户定义自定义语法，并解析句子以确定其结构是否符合自定义语法。它适用于各种NLP任务，如推荐系统和情感分析。同时，NLTK支持Wordnet，可用于查找单词及其同义词和反义词。

1.1 支持的词干提取器

NLTK支持SnowballStemmers，可为超过10种语言创建非英语词干提取器，包括丹麦语、荷兰语、英语、法语、德语、匈牙利语、意大利语、挪威语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语和瑞典语。

2. NLTK实现词袋模型（BoW）

2.1 代码示例

import nltk
import numpy as np
import re
text = 'the SF weather is hot and the LA weather is hotter'
ds = nltk.sent_tokenize(text)
# clean the words in the dataset:
for i in range(len(ds)):
    ds[i] = ds[i].lower()
    ds[i] = re.sub(r'\W', ' ', ds[i])
    ds[i] = re.sub(r'\s+', ' ', ds[i])
print("cleane