Учебное пособие по NLTK: что такое библиотека NLTK в Python?
Что такое обработка естественного языка (NLP)?
Обработка естественного языка (НЛП) — это процесс манипулирования или понимания текста или речи с помощью любого программного обеспечения или машины. Аналогия заключается в том, что люди взаимодействуют, понимают взгляды друг друга и отвечают соответствующим ответом. В НЛП это взаимодействие, понимание и реакция осуществляются компьютером, а не человеком.
Что такое НЛТК?
NLTK (набор инструментов для естественного языка) Библиотека — пакет, содержащий библиотеки и программы для статистической обработки языков. Это одна из самых мощных библиотек НЛП, содержащая пакеты, позволяющие машинам понимать человеческий язык и отвечать на него соответствующим ответом.
Учебная программа НЛТК
👉 Обучение | Учебное пособие по обработке естественного языка: что такое НЛП? Примеры |
👉 Обучение | Как загрузить и установить NLTK на Windows/Мак |
👉 Обучение | NLTK Tokenize: токенизатор слов и предложений с примером |
👉 Обучение | Разметка POS с помощью NLTK и разбиение на части в NLP [ПРИМЕРЫ] |
👉 Обучение | Стемминг и лемматизация с помощью Python НЛТК |
👉 Обучение | WordNet с NLTK: поиск синонимов для слов в Python |
👉 Обучение | Учебное пособие по встраиванию слов: word2vec с использованием Gensim [ПРИМЕР] |
👉 Обучение | Модель Seq2seq (последовательность к последовательности) с PyTorch |
Зачем изучать набор инструментов для естественного языка?
Набор инструментов «Изучение естественного языка» поможет вам приобрести дополнительные навыки, а также расширить свои знания в области НЛП. Изучение библиотеки NLTK также полезно для профессионалов, которые могут улучшить свою карьеру в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка с помощью Python.
Что вы узнаете из этого руководства по NLTK для начинающих?
В этом НЛТК в Python В учебнике вы узнаете о введении в NLTK, о том, как установить NLTK, токенизировать слова, POS, токенизацию, стемминг, лемматизацию, пунктуацию, количество символов, количество слов, WordNet, встраивание слов, модель seq2seq и т. д.
Есть ли какие-либо предварительные условия для этого учебного пособия по NLTK?
Прежде чем изучать этот НЛТК Python В учебном курсе учащимся рекомендуется иметь базовые знания в области искусственного интеллекта, Python Концепции программирования и грамматика английского языка.
Для кого предназначено это руководство по NLTK?
Эти Python Учебное пособие по NLTK предназначено для студентов, которые заинтересованы в изучении обработки естественного языка. Это руководство также поможет работающим специалистам расширить свои знания о НЛП.
Различные библиотеки НЛП
Библиотека НЛП | Описание |
НЛТК | Это одна из самых удобных и материнских библиотек НЛП. |
ошалевший | Это полностью оптимизированная и высокоточная библиотека, широко используемая в глубоком обучении. |
Стэнфордский CoreNLP Python | Для архитектуры клиент-сервер это хорошая библиотека в NLTK. Она написана на JAVA, но обеспечивает модульность для использования в Python. |
Текстблоб | Это библиотека НЛП, которая работает в Pyhton2 и Python3. Он используется для обработки текстовых данных и обеспечивает в основном все виды операций в виде API. |
Генсим | Genism — это надежная поддержка библиотеки НЛП с открытым исходным кодом в Python. Эта библиотека очень эффективна и масштабируема. |
шаблон | Это облегченный модуль НЛП. Обычно это используется при веб-майнинге, сканировании или подобных задачах. п |
полиглот | Для массовых многоязычных приложений лучше всего подходит библиотека НЛП Polyglot. Извлечение функций способом Identity и Entity. |
ПиНЛПл | PyNLPI также был известен как «Ананас» и поддерживал Python. Он предоставляет анализатор многих форматов данных, таких как FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL. |
Vocabulary | Эта библиотека лучше всего подходит для получения информации о семантическом типе из данного текста. |
В этом уроке NLTK в Python, мы обсудим только одну из самых популярных библиотек НЛП NLTK.