Tutorial NLTK: ¿Qué es la biblioteca NLTK en Python?

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Es un proceso de manipulación o comprensión del texto o del habla mediante cualquier software o máquina. Una analogía es que los humanos interactúan, comprenden los puntos de vista de los demás y responden con la respuesta adecuada. En PNL, esta interacción, comprensión y respuesta las realiza una computadora en lugar de un humano.

¿Qué es NLTK?

NLTK (Kit de herramientas de lenguaje natural) Library es una suite que contiene bibliotecas y programas para el procesamiento estadístico del lenguaje. Es una de las bibliotecas de PNL más poderosas, que contiene paquetes para hacer que las máquinas comprendan el lenguaje humano y respondan con una respuesta adecuada.

Programa de estudios del tutorial NLTK

👉 Tutorial Tutorial de procesamiento del lenguaje natural: ¿Qué es la PNL? Ejemplos
👉 Tutorial Cómo descargar e instalar NLTK en Windows/Mac
👉 Tutorial NLTK Tokenize: Tokenizador de palabras y oraciones con ejemplo
👉 Tutorial Etiquetado de POS con NLTK y fragmentación en NLP [EJEMPLOS]
👉 Tutorial Derivación y lematización con Python NLTK
👉 Tutorial WordNet con NLTK: encontrar sinónimos de palabras en Python
👉 Tutorial Tutorial de incrustación de Word: word2vec usando Gensim [EJEMPLO]
👉 Tutorial Modelo Seq2seq (Secuencia a Secuencia) con PyTorch

¿Por qué aprender el kit de herramientas del lenguaje natural?

Learning Natural Language Toolkit lo ayudará a agregar una habilidad adicional y también a mejorar su conocimiento de PNL. Aprender la biblioteca NLTK también es beneficioso para que los profesionales mejoren sus carreras en IA y procesamiento del lenguaje natural con Python.

¿Qué aprenderás en este tutorial de NLTK para principiantes?

En este tutorial de NLTK en Python, aprenderá sobre la introducción a NLTK, cómo instalar NLTK, tokenizar palabras, POS, tokenización, derivación, lematización, puntuación, recuento de caracteres, recuento de palabras, WordNet, incrustación de palabras, modelo seq2seq, etc.

¿Existen requisitos previos para este tutorial de NLTK?

Antes de aprender este tutorial de NLTK Python, se recomienda que los alumnos tengan conocimientos básicos de inteligencia artificial, conceptos de programación de Python y gramática inglesa.

¿Para quién es este tutorial NLTK?

Este tutorial de Python NLTK es para estudiantes interesados ​​en aprender el procesamiento del lenguaje natural. Esta guía también ayudará a los profesionales que trabajan a mejorar sus conocimientos sobre PNL.

Varias bibliotecas de PNL

Biblioteca de PNL Descripción
NLTK Esta es una de las bibliotecas de PNL más útiles y madre de todas.
spacy Esta es una biblioteca completamente optimizada y de alta precisión ampliamente utilizada en aprendizaje profundo.
Stanford CoreNLP Python Para cliente-servidor architecture, esta es una buena biblioteca en NLTK. Está escrito en JAVA, pero proporciona modularidad para usarlo en Python.
Blob de texto Esta es una biblioteca de PNL que funciona en Pyhton2 y python3. Se utiliza para procesar datos textuales y proporciona principalmente todo tipo de operaciones en forma de API.
Gensim Genism es una sólida biblioteca de PNL de código abierto compatible con Python. Esta biblioteca es altamente eficiente y escalable.
Patrón de Costura Es un módulo de PNL liviano. Esto se usa generalmente en minería web, rastreo o este tipo de tareas de rastreo. pag
Polígloto Para aplicaciones multilingües masivas, Polyglot es la biblioteca de PNL más adecuada. Extracción de características en el camino sobre Identidad y Entidad.
PyNLPL PyNLPI también se conocía como "Pineapple" y es compatible con Python. Proporciona un analizador para muchos formatos de datos como FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL.
Vocabulario Esta biblioteca es la mejor para obtener información de tipo semántico del texto dado.

En este tutorial de NLTK en Python, solo discutiremos una de las bibliotecas de PNL NLTK más populares.