Tutorial NLTK: În ce este Biblioteca NLTK Python?

Ce este procesarea limbajului natural (NLP)?

Procesarea limbajului natural (NLP) este un proces de manipulare sau înțelegere a textului sau a vorbirii de către orice software sau mașină. O analogie este că oamenii interacționează și se înțeleg reciproc opiniile și răspund cu răspunsul potrivit. În NLP, această interacțiune, înțelegere și răspuns sunt făcute de un computer în loc de un om.

Ce este NLTK?

NLTK (Setul de instrumente pentru limbajul natural) Library este o suită care conține biblioteci și programe pentru procesarea statistică a limbajului. Este una dintre cele mai puternice biblioteci NLP, care conține pachete pentru a face mașinile să înțeleagă limbajul uman și să îi răspundă cu un răspuns adecvat.

Programa de instruire NLTK

👍 tutorial	Tutorial de procesare a limbajului natural: Ce este NLP? Exemple
👍 tutorial	Cum să descărcați și să instalați NLTK pe Windows/Mac
👍 tutorial	NLTK Tokenize: Tokenizer de cuvinte și propoziții cu exemplu
👍 tutorial	Etichetarea POS cu NLTK și Chunking în NLP [EXEMPLE]
👍 tutorial	Stemming and Lematization with Python NLTK
👍 tutorial	WordNet cu NLTK: Găsirea de sinonime pentru cuvinte în Python
👍 tutorial	Tutorial de încorporare a cuvintelor: word2vec folosind Gensim [EXEMPLU]
👍 tutorial	Seq2seq (Sequence to Sequence) Model cu PyTorch

De ce setul de instrumente pentru a învăța limbajul natural?

Setul de instrumente Learning Natural Language vă va ajuta să adăugați o abilitate suplimentară și, de asemenea, să vă îmbunătățiți cunoștințele despre NLP. Învățarea bibliotecii NLTK este, de asemenea, benefică pentru profesioniști pentru a-și îmbunătăți cariera în AI și procesarea limbajului natural Python.

Ce veți învăța în acest tutorial NLTK pentru începători?

În acest NLTK în Python tutorial, veți învăța despre introducerea în NLTK, cum să instalați NLTK, tokenizare cuvinte, POS, Tokenization, Stemming, Lematization, Punctuation, Character count, word count, WordNet, Word Embedding, model seq2seq etc.

Există cerințe prealabile pentru acest tutorial NLTK?

Înainte de a învăța acest NLTK Python tutorial, se recomandă cursanților să aibă cunoștințele de bază despre inteligența artificială, Python Concepte de programare și gramatică engleză.

Pentru cine este acest tutorial NLTK?

Acest Python Tutorialul NLTK este pentru studenții care sunt interesați să învețe Procesarea limbajului natural. Acest ghid va ajuta, de asemenea, profesioniștii care lucrează să își îmbunătățească cunoștințele despre NLP.

Diverse biblioteci NLP

Biblioteca NLP	Description
NLTK	Aceasta este una dintre cele mai utilizabile și mamă dintre toate bibliotecile NLP.
spațios	Aceasta este o bibliotecă complet optimizată și foarte precisă, utilizată pe scară largă în deep learning
Stanford CoreNLP Python	Pentru arhitectura bazată pe client-server, aceasta este o bibliotecă bună în NLTK. Acesta este scris în JAVA, dar oferă modularitate pentru a-l folosi Python.
TextBlob	Aceasta este o bibliotecă NLP care funcționează în Pyhton2 și python3. Acesta este utilizat pentru procesarea datelor textuale și oferă în principal toate tipurile de operațiuni sub formă de API.
Gensim	Genism este un suport robust pentru bibliotecă NLP open source în Python. Această bibliotecă este foarte eficientă și scalabilă.
Model	Este un modul NLP cu greutate redusă. Acesta este, în general, utilizat în web-mining, crawling sau astfel de sarcini spidering. p
Poliglot	Pentru aplicațiile multilingve masive, Polyglot este cea mai potrivită bibliotecă NLP. Extragerea caracteristicilor în mod pe Identitate și Entitate.
PyNLPl	PyNLPI a fost, de asemenea, cunoscut sub numele de „Ananas” și suportă Python. Oferă un parser pentru multe formate de date precum FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL.
Vocabular	Această bibliotecă este cea mai bună pentru a obține informații de tip semantic din textul dat.

În acest tutorial NLTK în Python, vom discuta doar despre una dintre cele mai populare biblioteci NLP NLTK.

S-ar putea sa-ti placa: