Tutorial NLTK: ¿Qué es la biblioteca NLTK? 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: búsqueda de sinónimos para 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 NLTK en Python En el tutorial, 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 NLTK Python tutorial, se recomienda que los alumnos tengan conocimientos básicos de Inteligencia Artificial, Python Conceptos de programación y gramática inglesa.

¿Para quién es este tutorial NLTK?

Este Python El tutorial de 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 Core NLP Python	Para la arquitectura basada en cliente-servidor, esta es una buena biblioteca en NLTK. Está escrita en JAVA, pero proporciona modularidad para usarla en Python.
Blob de texto	Se trata de una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural que funciona en Python2 y Python3. Se utiliza para procesar datos textuales y proporciona principalmente todo tipo de operaciones en forma de API.
Gensim	Genism es un sólido soporte de biblioteca de PNL de código abierto en 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 era conocida como 'Pineapple' y soporta 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 más populares, NLTK.

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