问NLTK vs斯坦福NLP

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谁能告诉我NLTK和斯坦福NLP有什么不同？它们是两个不同的库吗？我知道NLTK有一个到斯坦福NLP的接口，但是谁能给出一些基本的区别，甚至更多的细节。

(我猜你指的是“Stanford CoreNLP”。)

它们是两个不同的库。

用Java

• NLTK编写的
• Stanford CoreNLP是

的Python库

主要的功能差异是NLTK有多个版本或接口到其他版本的NLP工具，而斯坦福CoreNLP只有他们的版本。NLTK还支持安装第三方Java项目，甚至包括instructions for installing some Stanford NLP packages on the wiki。

这两种语言都对英语有很好的支持，但如果您正在处理其他语言：

models for English, Chinese, French, German, Spanish, and Arabic.

• NLTK自带
• Stanford CoreNLP，corpora in additional languages like Portugese, Russian, and Polish自带。单个工具可能支持更多语言(例如，没有丹麦语语料库，但有DanishStemmer).

也就是说，哪一个是“最好的”将取决于您的特定应用程序和所需的性能(您正在使用的功能、语言、词汇、期望的速度等)。

可以使用斯坦福自然语言处理程序吗？

Yes, there are a number of interfaces and packages for using Stanford CoreNLP in Python (独立于NLTK)。

选择将取决于您的用例。对于pre-processing和文本标记化，NLTK非常棒。它还包括一个很好的POS标记器。Standford Core NLP仅用于标记化/POS标记有点夸张，因为Standford NLP需要更多的资源。

但一个根本的区别是，您不能使用NLTK即可解析语法依赖。如果文本域不受限制，您需要为那些可能非常乏味的内容指定一个语法。而Standford NLP为一般文本提供了一个概率解析器作为一个可下载的模型，这是非常准确的。它还内置了NER (命名实体识别)等功能。另外，我会推荐大家看看Spacy，它是用python编写的，使用起来很简单，而且比CoreNLP更具faster特性。

看起来您是NLP的新手。

我最近开始使用NLTK工具包

如果你确实是NLP的新手，那么最好的办法就是从简单开始。因此，理想情况下，您应该从nltk开始。我是自然语言处理的新手(只有几个月大)。我可以肯定的是，对于初学者来说，nltk更好，因为它有一个很棒的免费online book，可以帮助初学者快速学习。

一旦你感觉很舒服，并且确实有问题要解决，看看斯坦福核心NLP是否会更好地解决你的问题。

如果你想坚持使用NLTK，你也可以在NLTK中访问斯坦福CoreNLP API。

现在来看看它们的异同：

谁能告诉我NLTK和斯坦福NLP有什么不同？它们是两个不同的库吗？

两者都提供自然语言处理。Stanford Core NLP的一些最有用的部分包括词性标记器、命名实体识别器、情感分析和模式学习。

命名实体识别器在Stanford Core NLP中更好。Stanford Core NLP更擅长语法功能，例如提取主语、宾语、谓语(这就是我从nltk切换到Stanford Core NLP的部分原因)。正如@user812786所说，NLTK有多个接口可以连接到其他版本的NLP工具。NLTK也更适合学习NLP。如果您需要使用多个语料库，请使用NLTK，因为您可以很容易地访问大量text corpora and lexical resources。两者都有POS标签和情感分析。

可以使用斯坦福自然语言处理程序吗？

是的绝对是。您可以使用StanfordNLP，这是一个Python自然语言分析包，能够调用Python包。还有多个使用Stanford CoreNLP server的Python包