学习如何安装和使用NLTK工具——NLP的必备
最编程
2023-12-26 17:44:35
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【官网】Natural Language Toolkit — NLTK 3.4.4 documentation
【github】NLTK Source
NLTK最初成立于2001年，是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系计算语言学课程的一部分。从那时起，它已经在数十个贡献者的帮助下得到了发展和扩展。它现已在数十所大学的课程中采用，并作为许多研究项目的基础。
NLTK(Natural Language Toolkit)是构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。它为50多种语料库和词汇资源（如WordNet）提供了易于使用的界面，还提供了一套用于分类，标记化，词干化，标记，解析和语义推理的文本处理库，用于工业级NLP库的包装器。
NLTK适用于语言学家，工程师，学生，教育工作者，研究人员和行业用户等。NLTK适用于Windows，Mac OS X和Linux。最重要的是，NLTK是一个免费的，开源的，社区驱动的项目。
NLTK被称为“使用Python进行教学和计算语言学工作的绝佳工具”，以及“用自然语言进行游戏的神奇图书馆”。
语言处理任务和相应的NLTK模块以及功能示例：
| 语言处理任务 | NLTK 模块 | 功能 |
|---|---|---|
| Accessing corpora | corpus | standardized interfaces to corpora and lexicons |
| String processing | tokenize, stem | tokenizers, sentence tokenizers, stemmers |
| Collocation discovery | collocations | t-test, chi-squared, point-wise mutual information |
| Part-of-speech tagging | tag | n-gram, backoff, Brill, HMM, TnT |
| Machine learning | classify, cluster, tbl | decision tree, maximum entropy, naive Bayes, EM, k-means |
| Chunking chunk | regular | expression, n-gram, named-entity |
| Parsing | parse, ccg | chart, feature-based, unification, probabilistic, dependency |
| Semantic interpretation | sem, inference | lambda calculus, first-order logic, model checking |
| Evaluation metrics | metrics | precision, recall, agreement coefficients |
| Probability and estimation | probability | frequency distributions, smoothed probability distributions |
| Applications | app, chat | graphical concordancer, parsers, WordNet browser, chatbots |
| Linguistic fieldwork | toolbox | manipulate data in SIL Toolbox format |
NLTK设计目标：
- 简单性
- 一致性
- 可扩展性
- 模块化
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35 岁实现财务*，腾讯程序员手握2300万提前退休？-1000万房产、1000万腾讯股票、加上300万的现金，一共2300万的财产。有网友算了一笔账，假设1000万的房产用于自住，剩下1300万资产按照平均税后20-50万不等进行计算，大约花上26-60年左右的时间才能赚到这笔钱。也就是说，普通人可能奋斗一辈子，才能赚到这笔钱。在很多人还在为中年危机而惶惶不可终日的时候，有的人的35岁，就已经安全着陆，试问哪个打工人不羡慕？但问题是有这样财富积累必然有像样的实力做靠山。没有人可以不劳而获。 看到这里，肯定有人说，那么对于普通人来说，卷可能真就成了唯一的出路。但是卷也有轻松的卷，“偷懒”的卷法，对于程序员而言，刨除掉一时无法改掉的开会传统占用的大部分时间，如何把有限的时间和精力放在真正重要的架构设计、需求设计上，而不是重复的造*，编码、改bug、手动测试。因此在科技改变生活的今天，学会使用AI工具成为程序员们的必备技能。 以全栈式全自动的软件开发工具飞算SoFlu软件机器人为例，作为全球首款面向微服务架构设计和最佳实践的软件机器人,SoFlu软件机器人改变了原来手工编码的作业模式,通过可视化拖拽方式以及参数配置就能实现等同于编写复杂代码的业务逻辑,在设计业务逻辑时就完成了微服务应用开发,做到“业务即图,图即代码”,实现“软件开发,十倍提效”。 而作为飞算SoFlu软件机器人的一个重要组成部分，FuncGPT（慧函数）支持所有类型函数创建。通过自然语言描述Java函数需求，实时生成高质量、高可读性的Java函数代码。生成代码可直接复制到IDEA，或一键导入Java全自动开发工具函数库。 FuncGPT（慧函数）具有五大核心能力： ● 自然语言：通过自然语言即可生成函数，降低软件开发门槛。 ● 秒级函数开发：全自动秒级开发函数，秒级完成，效率千倍提升。 ● 一站式函数开发应用：函数生成即可直接应用，效率、安全有保障。 ● 质量可靠：生成的函数代码符合业界规范、具备良好的可读性，符合最优解。 ● 灵活生成：可以根据开发人员的具体需求生成并支持调整和修改。 以“将文件流转换为File对象”这个需求为例，以下是FuncGPT（慧函数）秒级生成的代码： / 类名：FileConverter // 函数名：convertStreamToFile // 函数功能：将文件流转换为File对象 // POM依赖包：无 import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; public class FileConverter { /** * 将文件流转换为File对象 * @param inputStream 文件流 * @param filePath 文件路径 * @param fileName 文件名 * @return 转换后的File对象 * @throws IOException 如果发生I/O异常 */ public static File convertStreamToFile(InputStream inputStream, String filePath, String fileName) throws IOException { File file = new File(filePath + File.separator + fileName); // 创建File对象 try (FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(file)) { // 创建文件输出流 byte buffer = new byte[1024]; int bytesRead; while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) { // 从文件流读取数据并写入文件 outputStream.write(buffer, 0, bytesRead); } } return file; // 返回转换后的File对象 } } // 函数示例 // 将文件流转换为File对象示例 // 入参：inputStream，文件流 // 入参：filePath，文件路径 // 入参：fileName，文件名 // 出参：file，转换后的File对象 // 调用示例： // InputStream inputStream = new FileInputStream("example.txt"); // String filePath = "C:\\Users\\User\\Documents"; // String fileName = "example.txt"; // File file = FileConverter.convertStreamToFile(inputStream, filePath, fileName); // System.out.println(file.getAbsolutePath); // 输出结果：例如，将文件流转换为File对象后，文件的绝对路径为：C:\Users\User\Documents\example.txt // 则输出结果为：C:\Users\User\Documents\example.txt 通过分析，不难发现以上代码：
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