NLTK 튜토리얼: NLTK 라이브러리란 무엇입니까? Python?

자연어 처리 (NLP) 란 무엇입니까?

자연 언어 처리 (NLP) 소프트웨어나 기계로 텍스트나 음성을 조작하거나 이해하는 프로세스입니다. 비유하자면 인간은 서로 상호작용하고 서로의 견해를 이해하며 적절한 답으로 반응한다는 것이다. NLP에서는 이러한 상호 작용, 이해 및 응답이 인간이 아닌 컴퓨터에 의해 이루어집니다.

NLTK란 무엇입니까?

NLTK(자연어 도구 키트) 라이브러리는 통계 언어 처리를 위한 라이브러리와 프로그램을 포함하는 제품군입니다. 이는 기계가 인간의 언어를 이해하고 적절한 응답으로 응답할 수 있도록 하는 패키지가 포함된 가장 강력한 NLP 라이브러리 중 하나입니다.

NLTK 튜토리얼 강의 계획서

👉 튜토리얼	자연어 처리 튜토리얼: NLP란 무엇입니까? 예
👉 튜토리얼	NLTK를 다운로드하고 설치하는 방법 Windows/맥
👉 튜토리얼	NLTK 토큰화: 예제가 포함된 단어 및 문장 토크나이저
👉 튜토리얼	NLTK를 사용한 POS 태깅 및 NLP의 청킹 [예]
👉 튜토리얼	형태소 분석 및 Lemmatization Python NLTK
👉 튜토리얼	NLTK를 사용한 WordNet: 단어의 동의어 찾기 Python
👉 튜토리얼	단어 임베딩 튜토리얼: Gensim을 사용한 word2vec [예]
👉 튜토리얼	PyTorch를 사용한 Seq2seq(시퀀스 대 시퀀스) 모델

왜 자연어 툴킷을 배워야 할까요?

Learning Natural Language Toolkit은 추가 기술을 추가하고 NLP에 대한 지식을 향상시키는 데 도움이 됩니다. NLTK 라이브러리를 학습하는 것은 전문가가 AI 및 자연어 처리 분야의 경력을 향상시키는 데에도 도움이 됩니다. Python.

초보자를 위한 NLTK 튜토리얼에서 무엇을 배우나요?

이 NLTK에서는 Python 튜토리얼에서는 NLTK 소개, NLTK 설치 방법, 단어 토큰화, POS, 토큰화, 형태소 분석, Lemmatization, 구두점, 문자 수, 단어 수, WordNet, Word Embedding, seq2seq 모델 등에 대해 알아봅니다.

이 NLTK 튜토리얼에 대한 전제 조건이 있습니까?

이 NLTK를 배우기 전에 Python 튜토리얼을 통해 학습자는 인공 지능에 대한 기본 지식을 갖추는 것이 좋습니다. Python 프로그래밍 개념과 영어 문법.

이 NLTK 튜토리얼은 누구를 위한 것인가요?

이 Python NLTK 튜토리얼은 자연어 처리 학습에 관심이 있는 학생들을 위한 것입니다. 이 가이드는 또한 실무 전문가가 NLP에 대한 지식을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.

다양한 NLP 라이브러리

NLP 라이브러리	상품 설명
NLTK	이것은 모든 NLP 라이브러리 중 가장 유용하고 어머니인 것 중 하나입니다.
스파	딥러닝에서 널리 사용되는 완전히 최적화되고 정확도가 높은 라이브러리입니다.
스탠포드 CoreNLP Python	클라이언트-서버 기반 아키텍처의 경우, 이것은 NLTK에서 좋은 라이브러리입니다. 이것은 JAVA로 작성되었지만, 그것을 사용하기 위한 모듈성을 제공합니다. Python.
텍스트블롭	이것은 Pyhton2와 python3에서 작동하는 NLP 라이브러리입니다. 이것은 텍스트 데이터를 처리하는 데 사용되며 주로 모든 유형의 작업을 API 형태로 제공합니다.
겐심	Genism은 강력한 오픈 소스 NLP 라이브러리 지원입니다. Python. 이 라이브러리는 매우 효율적이고 확장 가능합니다.
무늬	경량 NLP 모듈입니다. 이는 일반적으로 웹 마이닝, 크롤링 또는 이러한 유형의 스파이더링 작업에 사용됩니다. 피
폴리 글롯	대규모 다국어 애플리케이션의 경우 Polyglot이 가장 적합한 NLP 라이브러리입니다. Identity와 Entity에 대한 방식으로 특징을 추출합니다.
PyNLPl	PyNLPI는 '파인애플'로도 알려져 있으며 다음을 지원합니다. Python. FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL과 같은 다양한 데이터 형식에 대한 파서를 제공합니다.
어휘	이 라이브러리는 주어진 텍스트에서 의미 유형 정보를 얻는 데 가장 적합합니다.

이 NLTK 튜토리얼에서는 Python, 우리는 가장 인기 있는 NLP 라이브러리 NLTK 중 하나에 대해서만 논의할 것입니다.

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