NLTK-tutorial: Hvad er NLTK-biblioteket i Python?
Evelyn Clarke
Hvad er Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing (NLP) er en proces med at manipulere eller forstå teksten eller talen af enhver software eller maskine. En analogi er, at mennesker interagerer og forstår hinandens synspunkter og reagerer med det passende svar. I NLP er denne interaktion, forståelse og respons lavet af en computer i stedet for et menneske.
Hvad er NLTK?
NLTK (Natural Language Toolkit) Library er en suite, der indeholder biblioteker og programmer til statistisk sprogbehandling. Det er et af de mest kraftfulde NLP-biblioteker, som indeholder pakker til at få maskiner til at forstå menneskeligt sprog og svare på det med et passende svar.
NLTK Tutorial Pensum
| 👍 tutorial | Natural Language Processing Tutorial: Hvad er NLP? Eksempler |
| 👍 tutorial | Sådan downloades og installeres NLTK på Windows/Mac |
| 👍 tutorial | NLTK Tokenize: Ord og sætninger Tokenizer med eksempel |
| 👍 tutorial | POS-tagging med NLTK og Chunking i NLP [EKSEMPLER] |
| 👍 tutorial | Stemming og Lematisering med Python NLTK |
| 👍 tutorial | WordNet med NLTK: Find synonymer til ord i Python |
| 👍 tutorial | Ordindlejringsvejledning: word2vec ved hjælp af Gensim [EKSEMPEL] |
| 👍 tutorial | Seq2seq (Sequence to Sequence) Model med PyTorch |
Hvorfor lære Natural Language Toolkit?
At lære Natural Language Toolkit vil hjælpe dig med at tilføje en ekstra færdighed og også forbedre din viden om NLP. At lære NLTK-biblioteket er også gavnligt for fagfolk til at forbedre deres karriere inden for kunstig intelligens og naturlig sprogbehandling med Python.
Hvad vil du lære i denne NLTK-tutorial for begyndere?
I denne NLTK i Python tutorial, vil du lære om introduktion til NLTK, hvordan du installerer NLTK, tokenize ord, POS, Tokenization, Stemming, Lemmatization, Tegnsætning, Tegnantal, ordantal, WordNet, Word Embedding, seq2seq model osv.
Er der nogen forudsætninger for denne NLTK-tutorial?
Før du lærer denne NLTK Python tutorial, anbefales det, at eleverne har den grundlæggende viden om kunstig intelligens, Python Programmeringskoncepter og engelsk grammatik.
Hvem er denne NLTK-tutorial til?
Denne Python NLTK tutorial er for studerende, der har en interesse i at lære naturlig sprogbehandling. Denne vejledning vil også hjælpe de professionelle med at forbedre deres viden om NLP.
Forskellige NLP-biblioteker
| NLP bibliotek | Beskrivelse |
| NLTK | Dette er et af de mest brugbare og moder til alle NLP-biblioteker. |
| spaCy | Dette er et fuldstændigt optimeret og meget nøjagtigt bibliotek, der er meget brugt i deep learning |
| Stanford CoreNLP Python | For klient-server-baseret arkitektur er dette et godt bibliotek i NLTK. Dette er skrevet i JAVA, men det giver modularitet at bruge det i Python. |
| TextBlob | Dette er et NLP-bibliotek, som fungerer i Pyhton2 og python3. Dette bruges til behandling af tekstdata og giver hovedsageligt alle typer operationer i form af API. |
| Gensim | Genism er en robust open source NLP-biblioteksstøtte i Python. Dette bibliotek er yderst effektivt og skalerbart. |
| Mønster | Det er et letvægtet NLP-modul. Dette bruges generelt til web-mining, crawling eller en sådan type spidering-opgave. s |
| polyglot | Til massive flersprogede applikationer er Polyglot det bedst egnede NLP-bibliotek. Funktionsudtræk i vejen på Identity and Entity. |
| PyNLPl | PyNLPI var også kendt som 'Ananas' og understøtter Python. Det giver en parser til mange dataformater som FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL. |
| Ordforråd | Dette bibliotek er bedst til at få Semantisk type information fra den givne tekst. |
I denne NLTK-tutorial i Python, vil vi kun diskutere en af de mest populære NLP-biblioteker NLTK.
