【Python NLTK】零基础也能轻松掌握的学习路线与参考资料

news2024/12/23 8:23:25

在这里插入图片描述

Python 自然语言处理工具包（Natural Language Toolkit，简称 NLTK）是一款 Python 的库，主要用于处理自然语言的相关问题，如文本清洗、标记化、分词、语义分析、词性标注、文本分类等功能，是数据科学家和机器学习工程师不可或缺的工具之一。

本文将介绍学习 Python NLTK 的路线，包括从简单的文本处理开始，到掌握较为复杂的自然语言处理技术，同时提供一些学习资料和优秀实践，帮助你快速入门 Python NLTK，提高自己的自然语言处理能力。

一、基础知识

  1. Python 基础

学习 Python NLTK，首先需要掌握 Python 的基本语法和语言特性，并学会使用 Python 安装和管理第三方库。

Python 教程：

Python官方文档：https://docs.python.org/3/tutorial/
Learn Python3 the Hard Way 中文版：https://wizardforcel.gitbooks.io/lpthw/content/
廖雪峰的 Python3 教程：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

  1. 文本处理基础

在学习自然语言处理前，需要掌握文本处理的基础知识，包括正则表达式、字符编码及文件操作等。

正则表达式教程：

菜鸟教程正则表达式：https://www.runoob.com/regexp/regexp-tutorial.html
Python正则表达式基本语法：https://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html

文件操作教程：

Python文件读写操作：https://www.runoob.com/python/python-files-io.html
Python文件操作手册：https://www.pythondoc.com/pythontutorial3/inputoutput.html

二、基础操作

  1. 安装 NLTK

安装 NLTK 包，可以使用 pip 工具进行安装。

pip install nltk
  1. 下载 NLTK 数据集

NLTK 提供了多种语料库、分类器和词典数据集，包括 Brown Corpus、Gutenberg Corpus、WordNet 等，下面介绍如何下载数据集。

import nltk
nltk.download() # 下载所有语料库和模型
nltk.download('stopwords') # 下载指定的语料库
nltk.download('punkt') # 下载指定的语料库

三、数据预处理

在进行自然语言处理前，需要对文本进行预处理，包括文本清洗、词干提取、词袋模型等操作。

  1. 文本清洗

文本清洗是指将文本中的噪声、特殊字符等无用信息去除，将文本转化为合适的格式进行处理，包括去除标点符号、转换为小写等操作。

  1. 分词

将文本拆分为单词或短语的过程称为分词，是进行自然语言处理的第一步。

import nltk

# 将文本转化为小写
sequence = 'Hello, World!'
tokens = [word.lower() for word in nltk.word_tokenize(sequence)]
print(tokens) # ['hello', ',', 'world', '!']
  1. 词干提取

将单词的词干提取出来，是自然语言处理中的重要操作，它能够将不同单词的 “干”（ 或者说 基础形式）提取出来。

from nltk.stem import PorterStemmer

# 创建一个Porter stemmer object
porter = PorterStemmer()

# 进行词干提取
words = ["running","runner","runners","run","easily","fairly","fairness"]
for word in words:
    print(porter.stem(word))

四、特征提取

在进行自然语言处理时，我们需要从文本中提取特征，然后将其用于分类、聚类、文本相似度比较等任务中。

  1. 词袋模型

词袋模型（Bag of Words，简称 BoW），是将文本转化为一组单词以及单词出现的频率作为特征的一种方法。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 创建 CountVectorizer 对象
vectorizer = CountVectorizer()

# 将文本拟合到 CountVectorizer 中
corpus = [
    'This is the first document.',
    'This is the second second document.',
    'And the third one.',
    'Is this the first document?'
]
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 打印特征值
print(vectorizer.get_feature_names())

# 打印词袋模型中文本的向量化表示
print(X.toarray())
  1. TF-IDF 模型

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型是一种评估单词在文档中重要性的方法，即单词在文档中出现的频率越高，且同时在文档库中出现的频率越低，则此单词的重要性越大。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd

# 创建 TfidfVectorizer 对象
tfidf_vec = TfidfVectorizer()

# 计算词频-逆向文本频率
corpus = [
    "This is the first document.",
    "This is the second second document.",
    "And the third one.",
    "Is this the first document?"
]
tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(corpus)

# 打印特征值
print(tfidf_vec.get_feature_names())

# 打印词袋模型中文本的向量化表示
print(pd.DataFrame(tfidf_matrix.toarray(), columns=tfidf_vec.get_feature_names()))

五、自然语言处理实践

  1. 分类问题

文本分类是将文本按照某种类别划分的过程，是自然语言处理的一个重要任务，例如：新闻分类、聊天机器人回复等。

import nltk
import pandas as pd
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
dataset = pd.read_csv("data.csv")

# 分词
tokens = []
for index, row in dataset.iterrows():
    text = row['text']
    words = nltk.word_tokenize(text)
    tokens.append(words)

# 获得所有单词的列表
all_words = []
for token in tokens:
    for word in token:
        all_words.append(word)

# 列表去重
all_words = nltk.FreqDist(all_words)

# 获得前1000个常用单词
word_features = list(all_words.keys())[:1000]

# 特征提取
def find_features(document):
    words = set(document)
    features = {}
    for w in word_features:
        features[w] = (w in words)
    return features

featuresets = [(find_features(rev), category) for (rev, category) in zip(tokens, dataset['category'])]

# 划分训练集和测试集
training_set, testing_set = train_test_split(featuresets, test_size=0.25, random_state=42)

# 训练模型
model = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)

# 打印准确率
accuracy = nltk.classify.accuracy(model, testing_set)
print("Accuracy of the model: ", accuracy)

# 分类预测
predicted = [model.classify(features) for (features, category) in testing_set]
actual = [category for (features, category) in testing_set]
print("Classification Report:\n", nltk.classify.util.accuracy(model, testing_set))
  1. 相似度计算

文本相似度计算是指计算两个文本之间的相似度，常用于信息检索系统和推荐系统中。

import nltk
import pandas as pd
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 读取数据集
dataset = pd.read_csv("data.csv")

# 预处理
texts = []
for text in dataset['text']:
    words = word_tokenize(text)
    texts.append(words)

# 进行词向量训练
documents = [TaggedDocument(doc, [i]) for i, doc in enumerate(texts)]
model = Doc2Vec(documents, vector_size=100, window=3, min_count=2, epochs=100)

# 计算文本相似度
text1 = "This is the first document."
text2 = "This is the second second document."
text3 = "And the third one."
text4 = "Is this the first document?"
text1_vec = model.infer_vector(word_tokenize(text1))
text2_vec = model.infer_vector(word_tokenize(text2))
text3_vec = model.infer_vector(word_tokenize(text3))
text4_vec = model.infer_vector(word_tokenize(text4))
print(nltk.cluster.util.cosine_distance(text1_vec, text2_vec))
print(nltk.cluster.util.cosine_distance(text1_vec, text3_vec))
print(nltk.cluster.util.cosine_distance(text1_vec, text4_vec))

六、学习资源

  1. 官方文档

Python NLTK 官方文档提供了详尽的使用方法、示例和 API 文档：http://www.nltk.org/

  1. NLTK 书籍
  • 《Python自然语言处理》：讲解了 NLTK 的基本用法和自然语言处理技术，适合初学者阅读。
  • 《自然语言处理与文本挖掘》：介绍了自然语言处理的基本方法和技术，并详细讲解了如何使用 Python 中的 NLTK 库进行自然语言处理。
  • 《Python数据科学手册》：介绍了如何使用 Python 进行数据科学、机器学习和自然语言处理等任务。
  1. GitHub 示例

NLTK 官方文档中提供了多个示例项目，也可以在 GitHub 上找到更多的 NLTK 示例：https://github.com/search?q=nltk&type=Repositories

  1. 博客文章
  • 集成机器学习和自然语言处理——NLTK 使用指南：https://towardsdatascience.com/integrating-machine-learning-and-natural-language-processing-nltk-a552dd9ceb9a
  • Python下利用NLTK进行自然语言处理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33723365
  • 自然语言处理（NLP）中最常用的 Python 库：https://towardsdatascience.com/the-most-used-python-libraries-for-nlp-5dcb388f024e

七、总结

以上就是 Python NLTK 的学习路线和相关资料，从基础知识到实际操作，希望可以帮助到想要学习自然语言处理的同学， NLTK 是 Python 中为数不多的自然语言处理库之一，可以帮助我们更好地预处理和处理文本数据，同时也可以应用于分类、相似度计算等任务中，是数据科学家和机器学习工程师不可或缺的工具之一。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/600548.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Facebook不同账户类型的投放格式【Facebook企业户】

Facebook不同账户类型的投放格式【Facebook企业户】

在Facebook企业户中，不同的广告类型具有多样化的投放格式，旨在帮助企业更好地吸引目标受众、提升品牌曝光和实现营销目标。 一、广告类型的概述 Facebook提供了多种广告类型，包括图片广告、视频广告、幻灯片广告、动态产品广告等。每种广告类…
阅读更多...
vue项目H5页面在苹果手机点击输入框输入内容时 页面自动放大

vue项目H5页面在苹果手机点击输入框输入内容时 页面自动放大

遇到的问题 用vue写H5页面时,iPhone手机点击input搜索框,输入内容时,页面会自动放大。 解决方法 在public文件夹下找到html文件&#xff0c;打开后加上user-scalableno 就行 <meta name"viewport" content"widthdevice-width,initial-scale1.0,user-scala…
阅读更多...
【从零开始进行高精度手眼标定 eye in hand（小白向）1 原理推导】

【从零开始进行高精度手眼标定 eye in hand（小白向）1 原理推导】

从零开始进行高精度手眼标定 eye in hand&#xff08;小白向&#xff09;1 原理推导 前言原理推导公式推导为什么在数据采集中至少需要两个位姿信息 MATLAB编程计算A矩阵的计算和获取matlab计算代码B矩阵的计算和获取matlab计算矩阵B 前言 最近由于组内的相关工作需求&#xf…
阅读更多...
pytorch中Dataset、Dataloader、Sampler、collate_fn相互关系和使用说明

pytorch中Dataset、Dataloader、Sampler、collate_fn相互关系和使用说明

参考&#xff1a; https://blog.csdn.net/Chinesischguy/article/details/103198921 参考&#xff1a; https://zhuanlan.zhihu.com/p/76893455 参考&#xff1a;https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/118784730 参考&#xff1a;https://pytorch.org/docs/stabl…
阅读更多...
06 【Vue数据监视 v-model双向绑定】

06 【Vue数据监视 v-model双向绑定】

1.Vue数据监视 1.1 问题演示 先来个案例引入一下&#xff1a; <!-- 准备好一个容器--> <div id"root"><h2>人员列表</h2><button click"updateMei">更新马冬梅的信息</button><ul><li v-for"(p,inde…
阅读更多...
Markdown笔记应用程序Note Mark

Markdown笔记应用程序Note Mark

什么是 Note Mark Note Mark 是一种轻量、快速、简约&#xff0c;基于网络的 Markdown 笔记应用程序。具有时尚且响应迅速的网络用户界面。 安装 在群晖上以 Docker 方式安装。 ghcr.io 镜像下载 官方的镜像没有发布在 docker hub&#xff0c;而是在 ghcr.io&#xff0c;所以…
阅读更多...
总结了几百个ChatGPT模型的调教经验，确定不来看看？

总结了几百个ChatGPT模型的调教经验，确定不来看看？

目录 前言 chatgpt调教指南 提示词 1.清晰的问题或请求&#xff1a; 2.上下文设置&#xff1a; 3.具体的主题或领域&#xff1a; 4.陈述性问题&#xff1a; 5.追问和澄清&#xff1a; 6.限定问题范围&#xff1a; 角色扮演 充当 Linux 终端 担任产品经理 充当 SQL…
阅读更多...
技术帖——飞凌嵌入式RK3588开发板推理模型转换及测试

技术帖——飞凌嵌入式RK3588开发板推理模型转换及测试

RKNN&#xff08;Rockchip Neural Network&#xff09;是一种用于嵌入式设备的深度学习推理框架&#xff0c;它提供了一个端到端的解决方案&#xff0c;用于将训练好的深度学习模型转换为在嵌入式设备上运行的可执行文件。使用RKNN框架可以在嵌入式设备上高效地运行深度学习模型…
阅读更多...
易基因：DNA羟甲基化和TET酶在胎盘发育和妊娠结局中的作用 | 深度综述

易基因：DNA羟甲基化和TET酶在胎盘发育和妊娠结局中的作用 | 深度综述

大家好&#xff0c;这里是专注表观组学十余年&#xff0c;领跑多组学科研服务的易基因。 胎盘是支持哺乳动物胚胎和胎儿发育所必需的临时器官。了解滋养层细胞分化和胎盘功能的分子机制可能有助于改善产科并发症的诊断和治疗。印迹基因是调控胎盘发育的基础&#xff0c;表观遗…
阅读更多...
chatgpt赋能python：使用Python编写数据接口：如何让您的网站更具吸引力和效率

chatgpt赋能python：使用Python编写数据接口：如何让您的网站更具吸引力和效率

使用Python编写数据接口&#xff1a;如何让您的网站更具吸引力和效率 在当今数字时代&#xff0c;大多数公司都希望能够从用户生成的数据中收集和分析信息&#xff0c;以了解他们的客户群体并提高他们的营销策略。为此&#xff0c;开发数据接口成为了一项对于互联网公司不可或…
阅读更多...
新文本检测算法TextFuseNet

新文本检测算法TextFuseNet

TextFuseNet: Scene Text Detection with Richer Fused Features 自然场景中任意形状文本检测是一项极具挑战性的任务&#xff0c;与现有的仅基于有限特征表示感知文本的文本检测方法不同&#xff0c;本文提出了一种新的框架&#xff0c;即 TextFuseNet &#xff0c;以利用融合…
阅读更多...
网络开发过程详细知识点

网络开发过程详细知识点

网络生命周期至少包括系统构思与计划、分析和设计、运行和维护的过程。 常见的迭代周期分为四阶段周期、五阶段周期、六阶段周期。 网络开发过程根据五阶段迭代周期模型可被分为五个阶段&#xff1a; 需求分析、现有网络分析、确定网络逻辑结构、确定网络物理结构、安装与维护。…
阅读更多...
linux实践php8.2加laravel-cotane和swoole服务器

linux实践php8.2加laravel-cotane和swoole服务器

php8.2 composer -v 报错&#xff1a; Deprecation Notice: strlen(): Passing null to parameter #1 ($string) of type string is deprecated in phar:///usr/bin/composer/vendor/symfony/console/Descriptor/TextDescriptor.php:290 解决方法可以升级下composer&#xff1…
阅读更多...
计算机中小数的存储

计算机中小数的存储

十进制小数怎么转成二进制小数&#xff1f;怎么在计算机中存储float&#xff1f; 计算机中存储的二进制小数&#xff08;float&#xff09;怎么转成十进制小数&#xff1f;
阅读更多...
法规标准-ISO 20900标准解读

法规标准-ISO 20900标准解读

ISO 20900是做什么的&#xff1f; ISO 20900全名为智能交通系统-部分自动泊车系统(PAPS)-性能要求和试验程序&#xff0c;其中主要是对PAPS系统的功能要求、性能要求及测试步骤进行了介绍 PAPS类型 I类型PAPS系统反应 II类型PAPS系统反应 一般要求 运行期间的最大速度 系统…
阅读更多...
05 【绑定样式 条件渲染 列表渲染】

05 【绑定样式 条件渲染 列表渲染】

1.绑定样式 1.1 class样式 写法 :classxxx xxx可以是字符串、对象、数组。 所以分为三种写法:字符串写法、对象写法、数组写法。 1.1.1 字符串写法 字符串写法适用于: 类名不确定,要动态获取 <style>.normal{background-color: skyblue;} </style><!-- 准备…
阅读更多...
DeSTSeg：用于异常检测的分割网络引导去噪学生教师模型(CVPR2023)

DeSTSeg：用于异常检测的分割网络引导去噪学生教师模型(CVPR2023)

文章目录 DeSTSeg: Segmentation Guided Denoising Student-Teacher for Anomaly Detection摘要本文方法Synthetic Anomaly GenerationDenoising Student-Teacher Network分割网络推理 实验结果消融实验 DeSTSeg: Segmentation Guided Denoising Student-Teacher for Anomaly D…
阅读更多...
倾斜摄影三维模型数据的几何坐标变换与点云重建并行计算技术探讨

倾斜摄影三维模型数据的几何坐标变换与点云重建并行计算技术探讨

倾斜摄影三维模型数据的几何坐标变换与点云重建并行计算技术探讨 倾斜摄影三维模型数据的几何坐标变换和点云重建是一项大规模计算密集型任务&#xff0c;需要消耗大量的计算资源。并行计算技术可以将这些任务分解为多个子任务&#xff0c;并在多个CPU或GPU上同时运行&#xff…
阅读更多...
一起学SF框架系列4.6-模块context-AbstractApplicationContext

一起学SF框架系列4.6-模块context-AbstractApplicationContext

org.springframework.context.ApplicationContext接口表示Spring IoC容器&#xff0c;负责实例化、配置和组装bean。容器通过读取配置元数据来获取关于实例化、配置和组装哪些对象的指令。配置元数据以XML、Java注释或Java代码表示。它允许您表达组成应用程序的对象以及这些对象…
阅读更多...
微信小程序的登录流程

微信小程序的登录流程

一、背景 传统的web开发实现登陆功能&#xff0c;一般的做法是输入账号密码、或者输入手机号及短信验证码进行登录。 服务端校验用户信息通过之后&#xff0c;下发一个代表登录态的 token 给客户端&#xff0c;以便进行后续的交互,每当token过期&#xff0c;用户都需要重新登…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023