推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源：Awesome-Chinese-NLP ，Github链接地址，点击文末"阅读原文"可直达：
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。
继续中文分词在线PK之旅，上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具，这次再追加3个，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）、斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可以在AINLP公众号测试一下：中文分词 我爱自然语言处理
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net） jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；
现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了，并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据，不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果，并不能全面说明问题，个人觉得，选择一个适合自己业务的分词器可能更重要，有的时候，还需要加一些私人定制的词库。
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
SnowNLP是一个Python库，用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法，具有简单易用的接口和丰富的功能。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx Chinese NLP Toolkits 中文NLP工具 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) pylyp LTP的python封装 FudanNLP by 复旦 (Java) BaiduLac by 百度 Baidu's open-source lexi
CoreNLP 项目是Stanford开发的一套开源的NLP系统。包括tokenize, pos , parse 等功能，与SpaCy类似。SpaCy号称是目前最快的NLP系统， 并且提供现成的python接口，但不足之处就是目前还不支持中文处理， CoreNLP则包含了中文模型，可以直接用于处理中文， 但CoreNLP使用Java开发，python调用稍微麻烦一点。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
一 得到原始文本内容 def FileRead(self,filePath): f = open(filePath) raw=f.read() return raw 二 中文分词 def NlpirTokener(self,raw): result='' tokens = nlpir.Seg(raw) for w in tokens: # result+= w[0]+"/"+w[1] #加词性标注
本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由 水...琥珀 完成的。相关测试的文章之前也看到过一些，但本篇阐述的可以说是比较详细的了。这里就分享一下给各位朋友！
Hanlp作为一款重要的中文分词工具，在GitHub的用户量已经非常之高，应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。
Week_04: 2020.04.13 - 2020.04.19 项目名称 用途 项目主页 colour 颜色表示转换 https://github.com/vaab/colour SnowNLP 处理中文文本 https://github.com/isnowfy/snownlp xlsxwriter 操作 Excel 文件的工具 https://github.com/jmcnamara/XlsxWriter Office_Automation_by_Using_Python 实现 Office 自动化案例
在进行实战之前，我们了解一些SnowNLP的简单使用，可对后续我们数据分析有一定的帮助。下边简单举几个例子，帮助大家理解SnowNLP的作用。
Week_05: 2020.04.20 - 2020.04.26 项目名称 用途 项目主页 python-docx 创建和编写 Word 文档 https://github.com/python-openxml/python-docx pdfshift 调用 PDFShift API 将 HTML 转换为 PDF https://github.com/pdfshift/pdfshift-python automate_excel Excel 自动化 https://github.com/chrispchar
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
《自然语言处理实战入门》 第4课 ：中文分词原理及相关组件简介的 主要内容 有如下三个部分：
最近一段时间Python已经成为数据科学行业中大火的编程语言，今天技术学派收集了一些较为高效的语言处理Python库。下面分享给大家。
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容，关注到JAVA环境下的HanLP，HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。
【一】ERNIE：飞桨开源开发套件，入门学习，看看行业顶尖持续学习语义理解框架，如何取得世界多个实战的SOTA效果？_汀、的博客-CSDN博客_ernie模型
自然语言处理(NLP)的重点是使计算机能够理解和处理人类语言。计算机擅长处理结构化数据，如电子表格；然而，我们写或说的很多信息都是非结构化的。
Week_03: 04.06 - 04.12 库名称 用途 项目主页 geemap 在 Jupyter 中嵌入交互式地图 https://github.com/giswqs/geemap ipyleaflet 在 Jupyter 中嵌入入交互式地图 https://github.com/jupyter-widgets/ipyleaflet ipympl 绘制交互式 Matplotlib 图 https://github.com/voila-gallery/ipympl voila-gridstack 基于
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本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源，涵盖内容与形式也是非常丰富，接下来人工智能头条还会继续努力，分享更多更好的新资源给大家，也期待能与大家多多交流，一起成长。
大家好，今天开始和大家分享，我在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一些学习经验和心得体会。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行，解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用，参考文章：http://t.cn/RUrIF7z
摘要： 要进行自然语言处理相关工作，文本数据预处理是个必不可少的过程。本文将对文本数据预处理相关的内容进行归纳整理，主要包括以下4个方面内容：
hanlp拥有：中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。
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它几乎最全的中文 NLP 资源库，很多包非常有趣，也很实用，可以完全满足大家的收藏癖，如果有帮助，也请分享给你的朋友们。
今天看视频看到的Stanford NLP，这里按照视频的讲解，简单做个笔记。Stanford NLP是少有的支持中文语料的工具，Stanford NLP提供了一系列自然语言分析工具。它能够给出基本的词形、词性，并且能够标记句子的结构，语法形式和字词的依赖，指明那些名字指向同样的实体，指明情绪，提取发言中的开放关系等。需要注意的就是Stanford NLP代码库运行比较慢。
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词，所有这些词也只出现一次，这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤，因为此后模型会用到词向量，如果未出现词过多，会影响词向量效果。
这里记录 Python相关的值得分享的内容，每周五发布。由于微信不允许外部链接，点击阅读原文可访问文中的链接。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在对文本做数据分析时，一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 中文文本挖掘预处理特点 首先看中文文本挖掘预处理与英文文本挖掘预处理的不同点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般需要用分词算法来完成分词，在（干货 | 自然语言
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。
LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广，LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台。 NLPIR汉语分词系统 [2]- 又名ICTCLAS2013，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取。 结巴中文分词 [3]- 支持三种
自然语言处理NLP任务的实现，相比较以前基于传统机器学习算法实现方法，现在越来越集中使用大模型来实现。 通过——数据标注-模型训练-模型调优/微调-模型压缩-预测部署的大模型流程，覆盖NLP多场景满足开发者落地实现与灵活定制的需求。 PaddleNLP是其中典型的NLP解决方案库，通过聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？
导读：本文旨在整理汇总一些NLPer的学习资源，包括书籍、在线课程、博客等。本文中涉及的原始失效链接均已剔除或替换，博客部分均整理为近期仍在更新的博客，欢迎文末留言区交流补充。
众所周知，斯坦福大学自然语言处理组出品了一系列NLP工具包，但是大多数都是用Java写得，对于Python用户不是很友好。几年前我曾基于斯坦福Java工具包和NLTK写过一个简单的中文分词接口：Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器，不过用起来也不是很方便。深度学习自然语言处理时代，斯坦福大学自然语言处理组开发了一个纯Python版本的深度学习NLP工具包：Stanza - A Python NLP Library for Many Human Languages，前段时间，Stanza v1.0.0 版本正式发布，算是一个里程碑：
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
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