NLTK-Tutorial: Was ist die NLTK-Bibliothek in Python?
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Prozess der Manipulation oder des Verstehens von Text oder Sprache durch Software oder Maschine. Eine Analogie besteht darin, dass Menschen interagieren, die Ansichten des anderen verstehen und mit der entsprechenden Antwort reagieren. Im NLP erfolgt diese Interaktion, dieses Verständnis und diese Reaktion durch einen Computer und nicht durch einen Menschen.
Was ist NLTK?
NLTK (Toolkit für natürliche Sprache) Library ist eine Suite, die Bibliotheken und Programme zur statistischen Sprachverarbeitung enthält. Es handelt sich um eine der leistungsstärksten NLP-Bibliotheken, die Pakete enthält, die es Maschinen ermöglichen, die menschliche Sprache zu verstehen und darauf mit einer angemessenen Antwort zu antworten.
NLTK-Tutorial-Lehrplan
👉 Einführung | Tutorial zur Verarbeitung natürlicher Sprache: Was ist NLP? Beispiele |
👉 Einführung | So laden Sie NLTK herunter und installieren es auf Windows/ Mac |
👉 Einführung | NLTK Tokenize: Tokenizer für Wörter und Sätze mit Beispiel |
👉 Einführung | POS-Tagging mit NLTK und Chunking in NLP [BEISPIELE] |
👉 Einführung | Stemming und Lemmatisierung mit Python NLTK |
👉 Einführung | WordNet mit NLTK: Synonyme für Wörter finden in Python |
👉 Einführung | Tutorial zur Worteinbettung: word2vec mit Gensim [BEISPIEL] |
👉 Einführung | Seq2seq-Modell (Sequenz zu Sequenz) mit PyTorch |
Warum das Natural Language Toolkit lernen?
Das Erlernen des Natural Language Toolkits hilft Ihnen, eine zusätzliche Fähigkeit zu erwerben und Ihr Wissen über NLP zu erweitern. Das Erlernen der NLTK-Bibliothek ist auch für Fachleute von Vorteil, um ihre Karriere in den Bereichen KI und natürliche Sprachverarbeitung zu verbessern. Python.
Was lernen Sie in diesem NLTK-Tutorial für Anfänger?
In diesem NLTK in Python Im Tutorial erhalten Sie eine Einführung in NLTK, erfahren, wie Sie NLTK installieren, Wörter tokenisieren, POS, Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung, Zeichensetzung, Zeichenanzahl, Wortanzahl, WordNet, Word Embedding, seq2seq-Modell usw.
Gibt es Voraussetzungen für dieses NLTK-Tutorial?
Bevor Sie dieses NLTK lernen Python Tutorial, wird den Lernenden empfohlen, über Grundkenntnisse der künstlichen Intelligenz zu verfügen, Python Programmierkonzepte und englische Grammatik.
Für wen ist dieses NLTK-Tutorial?
Dieses Python Das NLTK-Tutorial richtet sich an Studierende, die Interesse an der Verarbeitung natürlicher Sprache haben. Dieses Handbuch hilft auch Berufstätigen, ihr Wissen über NLP zu erweitern.
Verschiedene NLP-Bibliotheken
NLP-Bibliothek | Beschreibung |
NLTK | Dies ist eine der benutzerfreundlichsten und Mutter aller NLP-Bibliotheken. |
geräumig | Dabei handelt es sich um eine vollständig optimierte und hochpräzise Bibliothek, die häufig im Deep Learning eingesetzt wird |
Stanford CoreNLP Python | Für Client-Server-basierte Architektur ist dies eine gute Bibliothek in NLTK. Sie ist in JAVA geschrieben, bietet aber Modularität für die Verwendung in Python. |
TextBlob | Dies ist eine NLP-Bibliothek, die in Python2 und Python3 funktioniert. Sie wird zur Verarbeitung von Textdaten verwendet und bietet hauptsächlich alle Arten von Operationen in Form einer API. |
Gensim | Genism ist eine robuste Open-Source-NLP-Bibliotheksunterstützung in Python. Diese Bibliothek ist hocheffizient und skalierbar. |
Schnittmuster | Es ist ein leichtes NLP-Modul. Dies wird im Allgemeinen beim Web-Mining, Crawling oder ähnlichen Spidering-Aufgaben verwendet. P |
Polyglott | Für umfangreiche mehrsprachige Anwendungen ist Polyglot die am besten geeignete NLP-Bibliothek. Merkmalsextraktion im Hinblick auf Identität und Entität. |
PyNLPl | PyNLPI war auch als "Pineapple" bekannt und unterstützt Python. Es bietet einen Parser für viele Datenformate wie FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL. |
Wortschatz | Diese Bibliothek eignet sich am besten, um semantische Typinformationen aus dem angegebenen Text zu erhalten. |
In diesem NLTK-Tutorial in PythonWir werden nur eine der beliebtesten NLP-Bibliotheken, NLTK, besprechen.