NLTK-tutorial: Hvad er NLTK-bibliotek i Python?

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 lemmatisering 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 AI og Natural Language Processing 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, ord count, 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-programmering conceptsog 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 Til klient-server-baseret architecture, dette er et godt bibliotek i NLTK. Dette er skrevet i JAVA, men det giver modularitet til 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 operation i form af API.
Gensim Genism er en robust open source NLP-biblioteksunderstøttelse 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.