NLTK-zelfstudie: wat is NLTK-bibliotheek? Python?
Wat is natuurlijke taalverwerking (NLP)?
Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een proces waarbij de tekst of spraak door welke software of machine dan ook wordt gemanipuleerd of begrepen. Een analogie is dat mensen met elkaar omgaan, elkaars standpunten begrijpen en reageren met het juiste antwoord. Bij NLP worden deze interactie, het begrip en de reactie door een computer uitgevoerd in plaats van door een mens.
Wat is NLTK?
NLTK (toolkit voor natuurlijke taal) Bibliotheek is een suite die bibliotheken en programma's bevat voor statistische taalverwerking. Het is een van de krachtigste NLP-bibliotheken, die pakketten bevat waarmee machines menselijke taal kunnen begrijpen en daarop met een passend antwoord kunnen reageren.
NLTK-zelfstudiesyllabus
👉 Tutorial | Zelfstudie over natuurlijke taalverwerking: wat is NLP? Voorbeelden |
👉 Tutorial | NLTK downloaden en installeren op Windows/Mac |
👉 Tutorial | NLTK Tokenize: Tokenizer voor woorden en zinnen met voorbeeld |
👉 Tutorial | POS-tagging met NLTK en chunking in NLP [VOORBEELDEN] |
👉 Tutorial | Stemming en lemmatisering met Python NLTK |
👉 Tutorial | WordNet met NLTK: Synoniemen zoeken voor woorden in Python |
👉 Tutorial | Zelfstudie over het insluiten van Word: word2vec met Gensim [VOORBEELD] |
👉 Tutorial | Seq2seq (reeks tot reeks) model met PyTorch |
Waarom de Toolkit voor natuurlijke taal leren?
De Learning Natural Language Toolkit helpt je een extra vaardigheid toe te voegen en ook je kennis van NLP te vergroten. Het leren van de NLTK-bibliotheek is ook nuttig voor professionals om hun carrière in AI en natuurlijke taalverwerking te verbeteren Python.
Wat ga je leren in deze NLTK-tutorial voor beginners?
In deze NLTK in Python tutorial, leert u over de introductie tot NLTK, hoe u NLTK installeert, woorden tokeniseert, POS, tokenisatie, stemming, lemmatisering, interpunctie, aantal tekens, aantal woorden, WordNet, woordinsluiting, seq2seq-model, enz.
Zijn er vereisten voor deze NLTK-tutorial?
Voordat je deze NLTK leert Python In de tutorial wordt aanbevolen dat de leerlingen over de basiskennis van kunstmatige intelligentie beschikken, Python Programmeerconcepten en Engelse grammatica.
Voor wie is deze NLTK-tutorial bedoeld?
Deze Python NLTK-tutorial is bedoeld voor studenten die geïnteresseerd zijn in het leren van natuurlijke taalverwerking. Deze gids zal ook werkende professionals helpen hun kennis over NLP te vergroten.
Diverse NLP-bibliotheken
NLP-bibliotheek | Beschrijving |
NLTK | Dit is een van de meest bruikbare en moeder van alle NLP-bibliotheken. |
ruim | Dit is een volledig geoptimaliseerde en zeer nauwkeurige bibliotheek die veel wordt gebruikt bij deep learning |
Stanford CoreNLP Python | Voor client-server-gebaseerde architectuur is dit een goede bibliotheek in NLTK. Dit is geschreven in JAVA, maar biedt modulariteit om het te gebruiken in Python. |
TekstBlob | Dit is een NLP-bibliotheek die werkt in Pyhton2 en python3. Deze wordt gebruikt voor het verwerken van tekstuele data en biedt voornamelijk alle soorten bewerkingen in de vorm van API. |
gensim | Genism is een robuuste open source NLP-bibliotheekondersteuning in Python. Deze bibliotheek is zeer efficiënt en schaalbaar. |
Patronen | Het is een lichtgewicht NLP-module. Dit wordt over het algemeen gebruikt bij webmining, crawlen of dergelijke soorten spidering-taken. P |
Polyglot | Voor grootschalige meertalige toepassingen is Polyglot de meest geschikte NLP-bibliotheek. Functie-extractie in de weg naar identiteit en entiteit. |
PyNLPl | PyNLPI stond ook bekend als 'Pineapple' en ondersteunt Python. Het biedt een parser voor veel gegevensformaten zoals FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL. |
Woordenschat | Deze bibliotheek is het beste om informatie over het semantische type uit de gegeven tekst te halen. |
In deze NLTK-tutorial in Python, zullen we alleen een van de meest populaire NLP-bibliotheken NLTK bespreken.