之前已经了解了使用nltk库,将文本作为参数传入相应函数进行切分的方法,下面看看使用正则表达式如何来进行文本切分. 1. 使用正则表达式切分 1.1 通过RegexpTokenizer 进行切分.先导入 RegexpTokenizer 模块,然后构建一个与文本中的标识符相匹配的正则表达式.将此正则表达式作为参数传入RegexpTokenizer ,同时实例化一个对象,使用此对象对文本进行切分. from nltk.tokenize import RegexpTokenizer # RegexpT…

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源 作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na…

使用 NLTK 对文本进行清洗,索引工具 EN_WHITELIST = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ' # space is included in whitelist EN_BLACKLIST = '!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\'' FILENAME = 'data/chat.txt' limit = { 'maxq' : 20, 'minq' : 0, 'maxa' : 20, 'm…

nltk(Natural Language Toolkit)是处理文本的利器. 安装 pip install nltk 进入python命令行,键入nltk.download()可以下载nltk需要的语料库等等. 分词 按词语分割(传入句子) sentence='hello,world!' tokens=nltk.word_tokenize(sentence) tokens就是一个分割好的词表,如下: ['hello', ',', 'world', '!'] 按句子分割(传入多个句子组成的文档)…

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.…

Python NLTK 处理原始文本 作者:白宁超 2016年11月8日22:45:44 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍:1)怎样编写程序访问本…

[NLP]干货!Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理  原贴:   https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 阅读目录 目录 1 NLTK和StandfordNLP简介 2 安装配置过程中注意事项 3 StandfordNLP必要工具包下载 4 StandfordNLP相关核心操作 5 参考文献和知识扩展 干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:…

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 分别使用词袋法和nltk自然预言处理包提供的文本特征提取 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import nltk # nltk.download("punkt") # nltk.download('averaged_perceptron_tagger') ''' 分别使用词袋法和nltk自然预言处理包…

概述 了解如何在Python中删除停用词与文本标准化,这些是自然语言处理的基本技术 探索不同的方法来删除停用词,以及讨论文本标准化技术,如词干化(stemming)和词形还原(lemmatization) 在Python中使用NLTK,spaCy和Gensim库进行去除停用词和文本标准化 介绍 多样化的自然语言处理(NLP)是真的很棒,我们以前从未想象过的事情现在只是几行代码就可做到.这真的令人开心. 但使用文本数据会带来一系列挑战.机器在处理原始文本方面有着较大的困难.在使用NLP技术处理文本…

使用python进行自然语言处理,有一些第三方库供大家使用: ·NLTK(Python自然语言工具包)用于诸如标记化.词形还原.词干化.解析.POS标注等任务.该库具有几乎所有NLP任务的工具. ·Spacy是NLTK的主要竞争对手.这两个库可用于相同的任务. ·Scikit-learn为机器学习提供了一个大型库.此外还提供了用于文本预处理的工具. ·Gensim是一个主题和向量空间建模.文档集合相似性的工具包. ·Pattern库的一般任务是充当Web挖掘模块.因此,它仅支持自然语言处理(NL…