本文介绍了如何安装和使用NLTK分词器以及解决分词过程中出现的问题。首先，作者指出了NLTK分词器的重要性，然后介绍了在Python中使用NLTK分词器的方法，包括安装NLTK、使用NLTK进行分词和去停用词以及解决缺少资源的问题。通过使用NLTK分词器，可以更高效地处理文本数据。
于是去官网直接下载：https://github.com/nltk/nltk_data。
本文简绍了NLTK的使用方法，这是一个被称为“使用Python进行计算语言学教学和工作的绝佳工具”。
nltk（Natural Language Tookit）实际上是python的一个开发包。对于自然语言处理任务非常有用。 =============================================================================================== NLTK 2.0官网：http://nltk.org/install.html ==========================================================
Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。
首先要说明的是我的安装环境是win7 64位，安装了python35 官网下载NLTK https://pypi.python.org/pypi/nltk 我安装的是nltk-3.2.4.tar.gz 安装上述软件，我的安装目录是 D:\Program Files\Computer-learning 解压缩nltk-3.2.4.tar.gz，在 cmd 中进入到D:\Program Files\Computer-learning\nltk-3.2.4目录，执行 python setup.py inst
关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。关键词是一个简短的短语（通常是一到三个单词），高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容，清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。
当您面对成吨的会议录音，着急写会议纪要而不得不愚公移山、人海战术？听的头晕眼花，听的漏洞百出，听的怀疑人生，那么你是否想到了自动听写服务？
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
核心观点，AI是程序员跨环境执法好帮手。之前我了解一门语言。到用它做些什么需要一周，现在立刻马上。
主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
词干提取通过识别和删除词缀（例如动名词）同时保持词的根本意义，将词语简化为词干。 NLTK 的PorterStemmer实现了广泛使用的 Porter 词干算法。
nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html 这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的. 资料1.2: 把py
也毫无疑问，Pytorch的同学以压倒性的话语权霸屏。其实无论使用哪种框架，适合自己适合项目是最合适的。
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
表示python的nltk包真的很好用，本来想着自己从字典里面抓数据的，后来师兄建议用nltk包，
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上，包括许多有影响力的 TTS 模型。
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
文档聚类是指根据文档的文本和语义背景将其归入不同的组别。它是一种无监督的技术，因为我们没有文件的标签，它在信息检索和搜索引擎中得到了应用。
分块，根据句子的词和词性，按照规则组织合分块，分块代表实体。常见实体，组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking)，通过词性标记、规则识别，通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
欢迎阅读自然语言处理系列教程，使用 Python 的自然语言工具包 NLTK 模块。
Python 处理文本是一项非常常见的功能，本文整理了多种文本提取及NLP相关的案例，还是非常用心的
现在，让我们先从介绍自然语言处理(NLP)开始吧。众所周知，语言是人们日常生 活的核心部分，任何与语言问题相关的工作都会显得非常有意思。希望这本书能带你领略 到 NLP 的风采，并引起学习 NLP 的兴趣。首先，我们需要来了解一下该领域中的一些令 人惊叹的概念，并在工作中实际尝试一些具有挑战性的 NLP 应用。
文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：
挑战：使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近，我接到一项任务，要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要，将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中。客户网站的内容、导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动。 客户建议使用机器学习，或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务，因为客户最近阅读了有关这些技术的文章。但是，客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby，而不是 Java™ 技术。本文将介绍解决方
聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生，也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过，亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生，无论如何，我们都得承认，人工智能已经深入了我们的生活。目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举：微软小冰、图灵机器人、腾讯闲聊、青云客机器人等等，只要我们想，就随时可以在app端或者web应用上进行接入。但是，这些应用的底层到底如何实现的？在没有网络接入的情况下，我们能不能像美剧《西部世界》(Westworld)里面描绘的那样，机器人只需要存储在本地的“心智球”就可以和人类沟通交流，如果你不仅仅满足于当一个“调包侠”，请跟随我们的旅程，本次我们将首度使用深度学习库Keras/TensorFlow打造属于自己的本地聊天机器人，不依赖任何三方接口与网络。
朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量服从某个分布，从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征，这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型，朴素贝叶斯模型假设这些变量是独立的。这样我们就可以很简单地计算出样本的概率。
作者：Jason Brownlee 翻译：梁傅淇 本文长度为1500字，建议阅读3分钟 本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接，对于有志于练习自然语言处理的新手而言，是极有帮助的资源。 在你刚开始入手自然语言处理任务时，你需要数据集来练习。 最好是使用小型数据集，这样你可以快速下载，也不用花费很长的时间来调试模型。同时，使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的，你可以用你的结果来做比较，看一下是否有所进步。 在这篇博文中，你会找到一系列标准数据集来开始你的深度学习之旅。 总
LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。
本文简要介绍了如何使用spaCy和Python中的相关库进行自然语言处理(有时称为“文本分析”)。以及一些目前最新的相关应用。
from nltk.tokenize import regexp_tokenize
在下面的python代码中，我们从Twitter情感分析数据集的原始文本数据中去除噪音。之后，我们将进行删除停顿词、干化和词法处理。
文本处理，在Python中有很多方法，最常见的有正则表达式，标准库的字符串处理方法。当然除了常用的方法外，还可以使用NLTK自然语言工具包处理字符串、使用机器学习机器技术等。
在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Data Science Behind Natural Language Processing 作者 | John Thuma 翻译 | luyao777 校对 | Pita 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 原文链接： https://medium.com/dataseries/the-data-science-behind-natural-language-processing-69d6df06a1f
随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要的手段。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文，允许生成新的词语、短语来组成摘要。按照有无监督数据可以分为有监督摘要和无监督摘要。本文主要关注单文档、有监督、抽取式、生成式摘要
所以假设获取到了内容。变量raw是这本书原始的内容，包括很多我们不感兴趣的细节，如空格、换行符和空 行。请注意，文件中行尾的\r 和\n，是 Python 用来显示特殊的回车和换行字符的方式
NLP是人与机器之间的沟通，使得机器既可以解释我们的语言，也可以就此作出有效回答。自20世纪50年代以来，这个领域一直存在，你可能听说过Alan Turing开创的“图灵测试”。图灵测试测量计算机对人类所提出问题做出反应的好坏程度。
近日，发现python3.6版本不支持sqlite3，而python3.6的代码中需要使用sqlite3模块。经过一番查找，发现是环境配置的问题。通过安装libsqlite3-dev和重新编译python3.6，可以解决此问题。
作者 | Md Sohel Mahmood 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
最近在做一些nlp相关的项目，在涉及到Stanford CoreNLP工具包处理中文分词的时候，发现耗时问题很严重：
为了突破LLM的局限性，目前有两种范式可行：RAG(检索增强生成)和Finetune(模型微调)。
开发一个AI Agent智能体是一个涉及多个领域的复杂任务，包括机器学习、自然语言处理、软件工程等。下面我们来一个简化的示例，展示如何开发一个基本的AI Agent智能体，它能够理解和响应用户的命令。
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